一种基于交互图神经网络的新闻推送方法
授权
摘要
本申请公开了一种基于交互图神经网络的新闻推送方法、装置、设备及可读存储介质，该方案在嵌入过程中，利用基于知识的卷积神经网络从知识层和语义层学习基于新闻内容的特征，并利用嵌入传播层的高阶连通性，将用户新闻交互图中潜在的协作信号编码到用户和新闻表示的学习过程中，最终基于嵌入结果确定用户对候选新闻的偏好程度以决定是否向用户推送该候选新闻。可以看出，该方案使用两个图获得用户和新闻的表示，一个是知识图，另一个是用户新闻交互图，通过这种对嵌入过程的改进，提升了新闻推荐性能和用户满意度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于交互图神经网络的新闻推送方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110619081A
申请号 ：
CN201910893757.0
公开（公告）日 ：
2019-12-27
申请日 ：
2019-09-20
授权号 ：
CN110619081B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
孙逊鲜学丰赵朋朋钱永烨
申请人 ：
苏州市职业大学
申请人地址 ：
江苏省苏州市国际教育园致能大道106号
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
张春辉
优先权 ：
CN201910893757.0
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2020-01-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20190920
申请日 : 20190920
2019-12-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
