基于异构图动态信息补偿的个性化论文推荐方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种基于异构图动态信息补偿的个性化论文推荐方法，方法首先从学术HIN中按照有向边以及节点出入度游走方式提取多样化的交互元路径；然后通过采样得到的多种元路径来学习用户节点和论文节点的嵌入并用全连接层进行融合，作为总体兴趣和受众趋势的表达，再利用结合了注意机制的双向长短期记忆神经网络(Bi‑LSTM)捕捉隐藏在用户、论文历史数据中的动态变化，来融合成短期变化趋势的表达；最后，利用用户和论文短期变化趋势表达得到的链接预测结果来补偿总体趋势表达得到的链接预测结果，从而使推荐结果更加符合用户当前的偏好，解决现有方法存在的路径采样不全面、无法挖掘用户兴趣以及论文受众变化的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于异构图动态信息补偿的个性化论文推荐方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610989A
申请号 ：
CN202210170463.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王杰周经亚王进吴臻孙锡刚
申请人 ：
苏州大学
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
代理机构 ：
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李柏柏
优先权 ：
CN202210170463.7
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06F16/36 G06F16/335 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
2022-06-10 ：
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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