一种基于元学习的异构图注意力神经网络的评论推荐方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于元学习的异构图注意力神经网络的评论推荐方法，该方法通过元学习过程和图神经网络模型，将原始数据构造成所需要的元数据模式。并经过设计的局部图提取算法对用户‑商品‑评论三类节点的关系进行构建，扩展出以每个用户新为任务的图注意力网络结构，用于捕捉用户对应评论的偏好信息。
基本信息
专利标题 ：
一种基于元学习的异构图注意力神经网络的评论推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114385804A
申请号 ：
CN202111354074.1
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-11-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
印鉴王书为刘威高静
申请人 ：
中山大学;广东恒电信息科技股份有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
禹小明
优先权 ：
CN202111354074.1
主分类号 ：
G06F16/335
IPC分类号 ：
G06F16/335 G06F16/338 G06F16/38 G06F16/9535 G06F16/9538 G06N3/04 G06N3/08 G06Q30/02
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
G06F16/335
•••基于附加数据的过滤，例如用户或组配置文件
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/335
申请日 : 20211112
申请日 : 20211112
2022-04-22 ：
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。
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