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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297741A
主分类号：G06Q50/00
分类号：G06Q50/00;G06N3/006;G06N3/045;G06N3/092;G06F18/25;G06F40/30
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及一种异质社会信息网络智能数据服务方法，属于计算机数据挖掘领域，以图论和强化学习为理论基础，通过构建的异质社会信息网络，通过深度强化学习自适应匹配最优元路径集，挖掘用户实体间的潜在关系，并通过多层图注意力网络聚合不同维度的语义信息，从而获得用户实体的重要特征信息表示，为用户提供智能化高精度数据服务。
主权项：1.一种异质社会信息网络智能数据服务方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集用户-实体交互，用户社交，以及用户实体属性的原始数据，将原始数据根据不同关系和节点类型，协同构建成一个异质社会信息网络；S2：利用深度强化学习，以训练过程中的数据服务结果为输入训练智能体，找寻最优元路径集；S3：利用基于元路径随机游走的多维语义知识挖掘方法获取用户或实体节点序列；S4：舍弃同质序列中除用户实体外不相关节点，构建用户或实体同质子图，通过不同元路径下的关系的共现频率来确定边的权重；S5：以用户或实体同质子图为输入，利用贝叶斯个性化排序损失函数，对多层图注意力网络模型GAT进行训练；S6：利用训练好的多层图注意力网络模型，分别输出用户和实体特征表示，并将其输入全连接层组成的预测器，预测用户对候选实体的分数，并根据分数高低将分数较高的Top-K个实体推送给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种异质社会信息网络智能数据服务方法
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