公开(公告)号：CN115578149A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211210238.8

申请日：2022-09-30

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  任海军 ,  李云 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/901 ,  G06Q30/00 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环图神经网络及半自编码机的团购推荐方法，包括1）使用改进的关联规则算法获得每个商品关联性强的对应商品属性信息，并使用multi‑hot方法向量化，作为商品额外信息；2）使用图卷积神经网络获取不同时段用户‑商品的深层图特征表示，输入单层BiLSTM捕获时间特性；3）使用自编码机对循环图神经网络获得的图特征进行降维，将自编码机的编码层输出作为提取的低维特征表示；4）将获得的低维特征表示作为额外信息输入到半自编码机模型中实现团购推荐。本发明利用图卷积神经网络获取用户‑商品的深层图特征关系，利用BiLSTM捕获时序特征，并通过自编码机处理拓展特征，将这些特征输入自编码机模型，达到为用户进行更准确推荐的目的。