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公开(公告)号:CN117993996A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410104858.6
申请日:2024-01-25
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多行为超图神经网络的序列推荐方法,综合考虑超图在学习行为依赖以及多行为下的用户表示聚合,其步骤包括:1、训练数据集的准备;2、利用超图学习全局行为依赖;3、获取不同行为下的相关性得分;4、消除流行度偏差影响,获取用户真实兴趣。6、利用融合后的全局特征进行推荐;本发明能通过行为首选项进行多行为解耦合,聚合不同行为下的用户特点,并结合超图学习到的个性化行为依赖,从而能够以较小的计算成本大大增加推荐的准确性。
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公开(公告)号:CN117495489A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311446475.9
申请日:2023-10-31
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/22 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多链技术的大米产品推荐系统及推荐方法,系统包括:推荐系统链模块和大米供应链管理链模块;推荐系统链模块包括:DPos大米推荐系统链单元,包括推荐算法模块、用户身份认证模块、大米推荐流程标识符模块、智能合约模块、奖励和激励模块;推荐系统单元,包括智能数据提取模块、数据分析与预处理模块、数据训练和数据测试模块、强化学习推荐算法自适应选择模块、大米推荐模块、链上链下对比模块;大米供应链管理链模块包括:PBFT大米供应链管理链,包括多个节点,每一个节点代表一个参与方,用于系统根数据的上传与存储管理。利用本发明实施例,能够有效解决大米全产业链中数据处理的效率和安全难以兼得的问题。
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