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摘要：本发明属于产品推荐技术领域，具体涉及一种融合属性情感的异质图神经网络产品推荐方法。为了提升用户的推荐满意度，本方法首先获取评论中产品属性的情感信息，定义用户对属性的偏好度、属性对产品口碑的贡献度，在此基础上，建立融合属性情感信息的多头注意力机制的图神经网络网络产品推荐模型，从而获取推荐结果以及可解释性信息。在Restaurant数据集上的实验表明，融合属性情感的多头注意力机制的图神经网络产品推荐方法比传统方法能够取得更好的性能，且属性情感信息可以提升产品推荐的可解释性。
主权项：1.一种融合属性情感的异质图神经网络产品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用BERT-SAN模型自动获取产品评论文本的属性情感信息；步骤2，以步骤1获取的属性情感信息为媒介，建立融合属性情感的多头注意力机制的图神经网络产品推荐模型；步骤3，利用属性情感信息和所建立的图神经网络产品推荐模型设计产品的评级策略。
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百度查询： 山西财经大学 一种融合属性情感的异质图神经网络产品推荐方法
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