公开(公告)号：CN113672811A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110973781.2

申请日：2021-08-24

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 林泽锐 ,  罗玉 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开的一种基于拓扑信息嵌入的超图卷积协同过滤推荐方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取用户与项目交互数据，并构造用户‑项目交互二部图；构建用户与项目的初始嵌入查找表，利用聚类算法进行子图划分；对聚类子图进行编码，得到位置拓扑编码；定义关联规则表，利用关联规则表分别得到用户和项目超边组，整合所述超边组生成超图，并获得超图关联矩阵；通过超图卷积操作分别学习用户与项目的高阶邻域复杂相关性，将超图卷积的输出与位置拓扑编码进行结合，并通进行信息融合得到嵌入向量；将嵌入向量进行内积处理得到用户与项目之间的关联分数，并根据关联分数为用户推荐可能感兴趣的项目。本发明提高了推荐精度和模型的可行性。

公开(公告)号：CN113672811B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110973781.2

申请日：2021-08-24

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 林泽锐 ,  罗玉 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/214 ,  G06F18/232 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开的一种基于拓扑信息嵌入的超图卷积协同过滤推荐方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取用户与项目交互数据，并构造用户‑项目交互二部图；构建用户与项目的初始嵌入查找表，利用聚类算法进行子图划分；对聚类子图进行编码，得到位置拓扑编码；定义关联规则表，利用关联规则表分别得到用户和项目超边组，整合所述超边组生成超图，并获得超图关联矩阵；通过超图卷积操作分别学习用户与项目的高阶邻域复杂相关性，将超图卷积的输出与位置拓扑编码进行结合，并通进行信息融合得到嵌入向量；将嵌入向量进行内积处理得到用户与项目之间的关联分数，并根据关联分数为用户推荐可能感兴趣的项目。本发明提高了推荐精度和模型的可行性。