一种基于图神经网络的协同过滤推荐系统

本发明公开一种基于图神经网络的协同过滤推荐系统，包括用户‑项目二部图生成模块、嵌入信息生成模块、隐式关系构建模块、数据融合模块和推荐模块；本发明使用基于注意力的记忆网络学习分别构建的用户‑用户和项目‑项目图，以获取相邻对之间的关系信息。该模型同时学习所有三种图形，通过信息融合层统一多属性和隐式关系信息，实现端到端推荐。

《一种基于图神经网络的协同过滤推荐系统》是一发明专利，专利号为 2021110600628，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为张瀚文;周魏;文俊浩;杨正益;曾骏;覃梦秋;柳玲;蔡海尼;刘林;廖捷，申请日期为2021-09-10，公开（公告）日期为2022-03-04，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/9536(2019.01)I;G06F16/9535(2019.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能算法、个性化推荐、电子商务广告、电商导购、社交媒体广告营销、商品推荐系统、短视频平台广告。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于图神经网络的协同过滤推荐系统，包括用户‑项目二部图生成模块、嵌入信息生成模块、隐式关系构建模块、数据融合模块和推荐模块；本发明使用基于注意力的记忆网络学习分别构建的用户‑用户和项目‑项目图，以获取相邻对之间的关系信息。该模型同时学习所有三种图形，通过信息融合层统一多属性和隐式关系信息，实现端到端推荐。

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