CN114168840B 一种融合注意力机制的图神经网络模型推 荐方法 （南京邮电大学）_第1页
CN114168840B 一种融合注意力机制的图神经网络模型推 荐方法 （南京邮电大学）_第2页
CN114168840B 一种融合注意力机制的图神经网络模型推 荐方法 （南京邮电大学）_第3页
CN114168840B 一种融合注意力机制的图神经网络模型推 荐方法 （南京邮电大学）_第4页
CN114168840B 一种融合注意力机制的图神经网络模型推 荐方法 （南京邮电大学）_第5页
已阅读5页，还剩10页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

号US2021173884A1,2021.一种融合注意力机制的图神经网络模型推本发明揭示了一种融合注意力机制的图神输入数据预处理，输入数据预处理分为两个部2S2：在S1步骤得到的用户物品模型中，计算用户ui在集合V上的邻域节点集合Nvuj-Neigh"(ui),N"uy集合中的物品节点vj按时间t升序排列，得到长度为L的物品序列SS(ui)中的物品元素vj通过onehot编码方式进行入嵌入层得到相应的嵌入向量e",以及对应评分的嵌入表示e",j将ey与e",拼接并输得到门控循环单元在每个时刻最后输出构成的长度为L的序列3控G和最终得到的用户在受到朋友的不同方面影响下Ii2.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在5.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在6.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在7.根据权利要求1所述的一种融合注意力机制的图神经网络模型推荐方法，其特征在4[0002]在推荐系统中，基于图神经网络(GNN)的推荐算法是推荐系统应用的热门算法之更好地捕获节点之间的高阶连接性。GraphRec模型在GNN的基础上提出了一种具有一定原[0003]图神经网络作为一种从卷积神经网络(CNN)和图嵌入思想启发而来的新型拓展神prediction[C]//Proceedingsofthe27thInternationalJointConferenceon2入层得到相应的嵌入向量ey",以及对应评分的嵌入表示将ey与e:,拼接并输入感562入层得到相应的嵌入向量e",以及对应评分的嵌入表示e",j将ey与拼接并输入感7

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论