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公开(公告)号：CN115391662A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211120471.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于物品属性采样的个性化推荐方法、装置及存储介质，包括：获取用户与物品的历史交互数据，结合所述物品的属性，构建用户‑物品‑属性关系图和物品‑用户关系图，并利用图注意力网络模型处理得到含属性信息的物品向量、用户隐向量、含用户信息的物品向量及物品隐向量；对用户隐向量和物品隐向量做内积获得用户对物品的预测评分，通过误差反向传播来训练网络模型参数；加载训练好的网络模型对指定用户未交互过的物品进行评分预测，选出评分值高的前N个物品推荐给指定用户，实现个性化推荐。本发明充分利用用户对物品不同属性的喜爱程度，根据用户与物品之间的交互关系来增强用户和物品的隐向量表示，提高个性化推荐的准确率。
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