公开(公告)号：CN116561444A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310598208.7

申请日：2023-05-19

Applicant: 河南大学

Inventor： 丁爽 ,  李美颖

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/901 ,  G06F16/9035 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供一种在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和系统。该方法包括：将用户社交信任数据和用户对物品的评分数据存储为图结构，记作社交推荐图；预处理社交推荐图以得到用户节点初始特征、物品节点初始特征和评分初始特征；对于任一用户节点，基于该用户节点的自我中心网络提取得到该用户节点的社交信任特征和物品偏好特征，对二者融合得到该用户节点的用户特征；对于任一物品节点，利用该物品节点的用户邻居节点，提取得到该物品节点的物品特征；针对不存在评价关系的用户节点与物品节点组成的节点对，根据该用户节点的用户特征和该物品节点的物品特征，得到评分预测结果。

公开(公告)号：CN115660882A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211279277.3

申请日：2022-10-19

Applicant: 河南大学

Inventor： 丁爽 ,  李美颖 ,  曹沐雨 ,  苏旭轩

IPC: G06Q50/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种社交网络中用户间关系预测方法及多头混合聚合图卷积网络。该方法包括：将社交网络存储为有向图数据；预处理有向图数据以得到节点初始特征和边初始特征；针对任一节点，将邻居节点初始特征和相关的边初始特征做有向图卷积操作以得到节点融合特征；针对任一节点，将节点融合特征经两次残差处理以得到节点混合聚合特征；针对任一节点，并行执行l个前一个步骤，再将结果连接以得到节点最终特征；针对任意不存在边的节点对，将两个节点的最终特征连接以得到节点间的预测边特征，再将结果变换处理以得到对应的用户间社交关系预测值。该方法可实现端到端的用户间关系预测，提高预测准确率，降低模型训练的时空复杂度。