公开(公告)号：CN113377656B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202110664346.1

申请日：2021-06-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王崇骏 ,  张宝明 ,  郭铭 ,  黄子岚 ,  李宁

IPC: G06F11/36 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的众测推荐方法，将用户与项目形成的二分图和用户之间的社交网络进行融合，合成异质图，如果存在新加入的用户或者项目，在异质图上生成新边以增加节点之间关联度；将用户特征、项目特征与第一步中生成的异质图送入图神经网络，最后生成用户的嵌入表示、项目的嵌入表示以及边的嵌入表示；然后送入关系嵌入表示的双线性解码器中，对于每种关系都得到一个数值，进行softmax之后得到关系可能性分布，最后根据可能性大小得出一个推荐列表。本发明公不仅将众测人员与项目之间的关系和众测人员之间的社交网络相结合，而且提高了推荐的准确性，有效的缓解推荐系统冷启动问题。

公开(公告)号：CN113377656A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110664346.1

申请日：2021-06-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王崇骏 ,  张宝明 ,  郭铭 ,  黄子岚 ,  李宁

IPC: G06F11/36 ,  G06Q10/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的众测推荐方法，将用户与项目形成的二分图和用户之间的社交网络进行融合，合成异质图，如果存在新加入的用户或者项目，在异质图上生成新边以增加节点之间关联度；将用户特征、项目特征与第一步中生成的异质图送入图神经网络，最后生成用户的嵌入表示、项目的嵌入表示以及边的嵌入表示；然后送入关系嵌入表示的双线性解码器中，对于每种关系都得到一个数值，进行softmax之后得到关系可能性分布，最后根据可能性大小得出一个推荐列表。本发明公不仅将众测人员与项目之间的关系和众测人员之间的社交网络相结合，而且提高了推荐的准确性，有效的缓解推荐系统冷启动问题。

公开(公告)号：CN113378051A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110664156.X

申请日：2021-06-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王崇骏 ,  徐鸣 ,  姚懿容 ,  张宝明 ,  资帅

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的用户‑任务关联的众包任务推荐方法，通过众包任务平台采集真实的用户产生的用户与用户之间的交互信息、用户历史承接的众包任务信息、用户本身对于任务的偏好标签信息，并分别构建构建用户关联图、任务关联图、用户‑任务关联图；分别利用图神经网络进行训练，从而得到用户和产品的初步向量表示；利用新的图神经网络，保留用户在历史上承接的众包任务信息；通过学到的用户和产品表示，进而得到针对用户的任务推荐列表。本发明得到更加针对用户的任务推荐信息，并且针对新加入的用户，如果得到其与历史用户的连接，可以更好的解决一部分推荐冷启动问。

公开(公告)号：CN113378051B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202110664156.X

申请日：2021-06-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王崇骏 ,  徐鸣 ,  姚懿容 ,  张宝明 ,  资帅

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的用户‑任务关联的众包任务推荐方法，通过众包任务平台采集真实的用户产生的用户与用户之间的交互信息、用户历史承接的众包任务信息、用户本身对于任务的偏好标签信息，并分别构建构建用户关联图、任务关联图、用户‑任务关联图；分别利用图神经网络进行训练，从而得到用户和产品的初步向量表示；利用新的图神经网络，保留用户在历史上承接的众包任务信息；通过学到的用户和产品表示，进而得到针对用户的任务推荐列表。本发明得到更加针对用户的任务推荐信息，并且针对新加入的用户，如果得到其与历史用户的连接，可以更好的解决一部分推荐冷启动问。