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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于加权异质信息网络表示学习的电影推荐方法和系统，涉及数据挖掘领域，用以更好地进行电影推荐。本发明包括：1使用GraphSAGE学习异构信息网络中的节点基类嵌入；2为每一个节点学习其在不同边类型中的边嵌入，并将学习到的所有边嵌入进行聚合，作为该节点的最终边嵌入；3融合编码向量、基类嵌入和最终边嵌入，得到节点在不同类型子网络的节点向量表示；4根据节点向量表示预测用户对电影的评分，应用线性回归算法为用户对电影的评分分配权重，加权得到最终的评分；5将最终评分最高的至少一部电影作为推荐目标。本发明充分利用了异质信息网络节点额外的属性向量，提高了推荐准确率。
主权项：1.一种基于加权异质信息网络表示学习的电影推荐方法，其特征在于，包括：使用数据集构建加权异质信息网络，所述加权异质信息网络以用户和电影为节点，以用户对电影的评分为边；各条边的边权重根据用户对电影的评分被抽象为不同边类型；根据边类型将所述加权异质信息网络拆分为仅由一种边类型构成的子网络；使用图神经网络分别对各节点的编码向量进行学习，得到各节点的基类嵌入，所述编码向量为对节点属性进行编码得到的初始化向量；为每个节点学习在不同类型子网络中的边嵌入，将从所有类型子网络中学习到的边嵌入进行聚合，作为该节点的最终边嵌入；融合每个节点的编码向量、基类嵌入和在各类型子网络聚合权重下的最终边嵌入，得到该节点分别在各类型子网络下的节点向量表示；根据所有节点向量表示预测用户对电影的评分，应用线性回归算法为用户对电影的评分分配权重，加权求得对电影的最终评分；将最终评分最高的至少一部电影作为推荐目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于加权异质信息网络表示学习的电影推荐方法和系统
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