基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法

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摘要

本发明提供一种基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法，通过相似度函数计算获取的节目向量与预获取的用户嵌入向量的相似度；而后使用预测激活函数（sigmoid激活函数）将相似度的范围限制在预设区间内，以将预设区间内的值作为用户视听选择的可能性评估分值，构建为基于知识图谱的个性化视听推荐模型——融合文本信息的双线性知识感知图神经网络模型系统；该系统通过在图神经网络的基础上增加双线性采集器来捕捉知识图谱中邻居节点的二阶特征交互信息，获取节目知识向量，并且通过节目文本表示模块获取节目文本向量，进而基于节目知识向量与节目文本向量获取推荐数据，如此，提高视听推荐的精度，提升视听推荐运营效果，提高用户黏性。

基本信息

专利标题：

基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114153997A

申请号：

CN202210120345.5

公开（公告）日：

2022-03-08

申请日：

2022-02-09

授权号：

CN114153997B

授权日：

2022-05-10

发明人：

李传珍穆雨彤蔡娟娟刘昱辰张洋王晖

申请人：

中国传媒大学

申请人地址：

北京市朝阳区定福庄东街1号

代理机构：

北京鸿元知识产权代理有限公司

代理人：

王迎

优先权：

CN202210120345.5

主分类号：

G06F16/435

IPC分类号：

G06F16/435 G06F16/48 G06F16/36 G06N3/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/435

•••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 ：

授权

2022-03-25 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/435
申请日 : 20220209

2022-03-08 ：

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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