公开(公告)号：CN114491266A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210110843.1

申请日：2022-01-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蔡晓东 ,  刘家良

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种物品推荐方法、装置以及存储介质，属于数据分析技术领域，方法包括：导入正样本数据集，对正样本数据集的交互矩阵构建得到交互矩阵和多个物品向量；构建训练模型，根据交互矩阵和多个物品向量对训练模型进行训练得到物品推荐模型；导入待推荐数据，将待推荐数据输入至物品推荐模型中，根据物品推荐模型得到物品推荐结果。本发明不需要进行传统的负采样，避免了采样过程带来的噪声干扰，也避免了在模型训练过程中训练崩塌的问题，提高了推荐的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN113222711B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202110590095.7

申请日：2021-05-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蔡晓东 ,  刘家良

IPC: G06Q30/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种商品信息推荐方法、系统和存储介质，方法包括：将原始数据集处理成知识图谱，通过知识图谱形式得到知识图谱数据集，并将知识图谱数据集划分为训练集和测试集；根据强化学习方法构建探索策略；基于图神经网络对知识图谱和探索策略构建策略网络定义目标商品，并计算目标商品的奖励函数和损失函数。本发明能够有效的挖掘出数据间的隐含特性，实现了准确的推荐，还能够在数学上有更好的区分，进而有利于挖掘出图中更多的有效信息，具有一定的泛化性，能够有效的提高推荐准确性，并具有良好的鲁棒性，实现了冷启动对用户推荐商品并提高了推荐的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN113222711A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110590095.7

申请日：2021-05-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蔡晓东 ,  刘家良

IPC: G06Q30/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种商品信息推荐方法、系统和存储介质，方法包括：将原始数据集处理成知识图谱，通过知识图谱形式得到知识图谱数据集，并将知识图谱数据集划分为训练集和测试集；根据强化学习方法构建探索策略；基于图神经网络对知识图谱和探索策略构建策略网络定义目标商品，并计算目标商品的奖励函数和损失函数。本发明能够有效的挖掘出数据间的隐含特性，实现了准确的推荐，还能够在数学上有更好的区分，进而有利于挖掘出图中更多的有效信息，具有一定的泛化性，能够有效的提高推荐准确性，并具有良好的鲁棒性，实现了冷启动对用户推荐商品并提高了推荐的可靠性和准确性。