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一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统,通过构建节点属性二部图,将评分和评论等辅助信息集成到用户和商品的交互中,并利用卷积神经网络学习获得评论的隐特征,将隐特征整合到节点属性二部图中,得到特征属性二部图;然后利用属性图卷积网络分别从商品域和评论域两个方面更新特征属性二部图中的用户节点特征和商品节点特征,增强了对用户和商品特征的学习,因而根据用户特征和商品特征预测得到的评分精度更高。通过采用注意力机制实时计算特征权重,非线性地、动态地融合用户节点特征和商品节点特征,进一步提高了推荐系统预测评分的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN114386513A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 吉林大学;

    申请/专利号CN202210036320.7

  • 发明设计人 张一嘉;左万利;左祥麟;梁世宁;

    申请日2022-01-13

  • 分类号G06K9/62;G06F16/901;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9535;

  • 代理机构北京高沃律师事务所;

  • 代理人杜阳阳

  • 地址 130012 吉林省长春市前进大街2699号

  • 入库时间 2023-06-19 15:02:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-22

    公开

    发明专利申请公布

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