一种基于超图神经网络的跨领域群组智能推荐方法

    公开(公告)号:CN116204729A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211577185.3

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 本发明属跨领域群组推荐领域,具体涉及一种基于超图神经网络的跨领域群组智能推荐方法,包括:构建数据集;构建单目标域超图和共享超图,并基于超图卷积网络提取出单目标域用户偏好特征和项目特征,以及共享用户偏好特征;采用了降噪自动编码方法提取跨领域用户相似偏好特征;采用门控网络计算不同用户特征的权重并进行加权融合;通过多通道注意力对群组成员进行特征交互并对成员偏好特征进行聚合得到群组偏好特征;采用两阶段训练的方法来联合学习用户偏好和群组偏好并选择推荐对象。本发明在为用户群组推荐物品时,能够利用跨领域信息准确获取用户兴趣偏好,并且在跨领域信息迁移的过程中能够有效缓解负迁移的问题。

    一种基于注意力机制的短视频点击率大数据预估方法

    公开(公告)号:CN114358364A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202111381076.X

    申请日:2021-11-20

    Abstract: 本发明涉及大数据分析技术领域,公开了一种基于注意力机制的短视频点击率大数据预估方法,步骤包括构建数据集,并采用层次差异注意力算法获得领域特定用户好友嵌入;采用负责控制信息流入的双门控网络将用户个人嵌入分别与不同领域的用户好友信息嵌入融合;根据不同领域短视频嵌入为每个类型上下文嵌入分配权重,并通过加权融合得到对应领域的上下文嵌入;将各领域用户个人嵌入、上下文嵌入以及短视频嵌入输入到一个共享特征交叉式双MMoE网络,基于动态学习集成策略,得到各领域点击率预测值。本发明能够解决目前短视频跨域推荐算法忽视不同领域之间的差异,在进行信息迁移的过程中存在负迁移现象的问题。

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