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

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  宋为 ,  龚峰 ,  金展骢 ,  刘彬 ,  杜雨露

IPC: G06F16/9536 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098

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。