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公开(公告)号：CN112417063B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011447023.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异构关系网络的相容功能项推荐方法，利用实体之间存在的相似关系和相容关系，构建异构关系网络；利用现有数据初步构建一个多关系的异构关系网络，此时网络中节点的类别属性不完备；再利用网络表示学习的相关方法将初期构建的异构关系网络转换为向量化表示，实现下游应用节点分类；节点分类实现了异构关系网络的属性补全，此时初期构建的异构关系网络被转化为多类型节点、多类型边的异构网络；通过利用基于GATNE的相容功能项推荐模型，对属性补全后的异构关系网络进行建模，从而获得节点在相容关系下的向量化表示；根据两个节点的向量化表示计算相容度，从而进行相容功能项推荐，获得了更好的推荐效果。
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公开(公告)号：CN112417063A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011447023.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异构关系网络的相容功能项推荐方法，利用实体之间存在的相似关系和相容关系，构建异构关系网络；利用现有数据初步构建一个多关系的异构关系网络，此时网络中节点的类别属性不完备；再利用网络表示学习的相关方法将初期构建的异构关系网络转换为向量化表示，实现下游应用节点分类；节点分类实现了异构关系网络的属性补全，此时初期构建的异构关系网络被转化为多类型节点、多类型边的异构网络；通过利用基于GATNE的相容功能项推荐模型，对属性补全后的异构关系网络进行建模，从而获得节点在相容关系下的向量化表示；根据两个节点的向量化表示计算相容度，从而进行相容功能项推荐，获得了更好的推荐效果。
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