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申请/专利权人：浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院
摘要：本发明公开了一种面向图神经网络推荐模型的剪枝方法、装置及存储介质，涉及模型剪枝与计算机深度学习领域。给定用户集物品交互信息，构造的用户‑物品二分图，剪枝算法会在模型训练的过程中计算边可靠性、结构重要性和信息质量，以产生用户‑物品二分图中每条边的得分，并对其进行剪枝，以缩小图的规模，来加速模型训练并提高模型预测的准确性，基于剪枝后的图神经网络的推荐模型为用户进行物品推荐。本发明可以在基于图神经网络的推荐模型的训练过程中删去贡献较小的边，优化图结构，使信息传递更有效的同时加快聚合的速度。
主权项：1.一种面向图神经网络推荐模型的剪枝方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1获取用户集合、物品集合以及用户对物品的感兴趣信息，构造以用户和物品为节点，感兴趣信息为边的用户-物品二分图；2基于感兴趣数据计算用户-物品二分图中边的结构重要性；3随机初始化用户和物品的嵌入向量，并设置剪枝率和迭代次数，4训练基于图神经网络的推荐模型，更新用户和物品的嵌入向量；5基于更新后的嵌入向量合并分别得到用户和物品的最终嵌入向量；计算用户-物品二分图中边的可靠性和信息质量；6综合用户-物品二分图中边的结构重要性、可靠性和信息质量，依据设置的剪枝率对用户-物品二分图中的边进行删除，更新用户-物品二分图，完成一次迭代；7重复步骤4-步骤6进行迭代更新，直到达到迭代次数，得到迭代完成后的用户-物品二分图和用户和物品的嵌入向量，用于基于剪枝后的图神经网络的推荐模型为用户进行物品推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 一种面向图神经网络推荐模型的剪枝方法、装置及存储介质
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