-
公开(公告)号：CN113139128B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110495025.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结构(门控图注意力网络模型)和解码器结构，门控图注意力网络模型包括一个图注意力层和一个门控层，图注意力层以不同重要性程度聚合微博社交网络中不同实体的信息，门控层对聚合后得到的信息进行选择和过滤；解码器包含一个最优评分函数，可以使用该评分函数对可能的新关系进行评分；根据使用评分函数对所述隐含关系的评分，确定向所述目标用户推荐的博文。本发明实现了适合用户个体的博文的自动化推荐。
-
公开(公告)号：CN112749757B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110080195.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵#imgabs0#将各论文样本的特征矩阵#imgabs1#输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。
-
公开(公告)号：CN113139128A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110495025.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结构(门控图注意力网络模型)和解码器结构，门控图注意力网络模型包括一个图注意力层和一个门控层，图注意力层以不同重要性程度聚合微博社交网络中不同实体的信息，门控层对聚合后得到的信息进行选择和过滤；解码器包含一个最优评分函数，可以使用该评分函数对可能的新关系进行评分；根据使用评分函数对所述隐含关系的评分，确定向所述目标用户推荐的博文。本发明实现了适合用户个体的博文的自动化推荐。
-
公开(公告)号：CN112749757A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110080195.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵将各论文样本的特征矩阵输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.012 seconds)
