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摘要：本发明公开了一种融合长期特征和短期特征的自适应养老服务推荐方法，包括以下步骤：将构建的知识有向图和交互有向图融合为知识‑交互异质多重图；对知识‑交互异质多重图中不同的节点和边进行编码；将节点的属性转换为特征向量；对图中的节点进行邻居聚合；基于图神经网络对知识‑交互异质多重图进行模型训练；利用训练好的模型生成用户和服务的嵌入向量，基于用户和服务嵌入表示计算推荐分数，根据推荐分数排序，生成最终的推荐列表。本发明法融合了知识有向图的长期特征，不依赖用户的偏好数据和历史行为数据，不存在冷启动问题。同时也融合了短期的交互特征，有效地利用异质多重图中的复杂关系信息，提升推荐系统的准确性和个性化。
主权项：1.一种融合长期特征和短期特征的自适应养老服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据养老服务中涉及的实体、属性和关系，构建养老领域的知识有向图；S2、根据用户的交互会话序列，构建交互有向图；S3、将知识有向图和交互有向图融合为知识-交互异质多重图；S4、对知识-交互异质多重图中不同的节点和边进行编码；S5、将节点的属性转换为特征向量；S6、对知识-交互异质多重图中的节点进行邻居聚合；S7、基于图神经网络对知识-交互异质多重图进行模型训练；S8、利用训练好的模型生成用户和服务的嵌入向量，基于用户和服务嵌入表示计算推荐分数，根据推荐分数排序，生成最终的推荐列表。
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权利要求：
百度查询： 苏州元澄科技股份有限公司 一种融合长期特征和短期特征的自适应养老服务推荐方法
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