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发明公开
一种基于图神经网络和对比学习的电商产品推荐方法审中-公开

公开(公告)号：CN116977027A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310985488.7

申请日：2023-08-07

申请人： 广东外语外贸大学

发明人： 廖凌霄 , 谢芬方 , 唐明董 , 韩小花

IPC分类号： G06Q30/0601 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络和对比学习的电商产品推荐方法，利用了用户和电商产品的交互图中的异构信息，充分挖掘用户和电商产品之间的协同信息，用以改善冷启动和数据稀疏性问题；借助图和超图神经网络技术聚合邻居节点和超边的特征信息，学习到用户和电商产品之间深层次的关联关系，用以缓解数据稀疏性问题和特征信息表达问题；应用对比学习的思想，最大化基于图和超图神经网络获得的用户综合特征向量、电商产品综合特征向量之间的互信息，提纯用户和电商产品的综合特征向量，学习到高质量的特征向量表示，从而解决用户和电商产品的特征表达信息量不足的问题。