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摘要:本发明涉及一种基于伪标签动态阈值的长尾图节点商品推荐方法,属于商品推荐系统领域。本发明方法包括以下步骤:S1、训练图神经网络得到图节点表示;S2,使用多层感知机和激活函数得到分类概率;S3,在无标签的图商品节点上进行推理;S4,根据不同类别设置阈值函数进行伪标签样本筛选;S5,重复步骤S1至S4,直至收敛得到模型f·,θ0;S6,在无标签的图商品测试集节点上进行推理并进行排序,将该节点的分类标签预测为排在第1位的类别。本发明不仅增强了模型在不均衡数据集上的泛化能力,还通过精细化的节点分类提供了更为精准和个性化的商品推荐服务。
主权项:1.一种基于伪标签动态阈值的长尾图节点商品推荐方法,其特征在于:所述推荐方法包括以下步骤:S1、训练图神经网络得到图节点表示;S2,使用多层感知机和激活函数得到分类概率;S3,在无标签的图商品节点上进行推理;S4,根据不同类别设置阈值函数进行伪标签样本筛选;S5,重复步骤S1至S4,直至收敛得到模型f·,θ;S6,在无标签的图商品测试集节点上进行推理并进行排序,将该节点的分类标签预测为排在第1位的类别。
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百度查询: 北京理工大学 一种基于伪标签动态阈值的长尾图节点商品推荐方法
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