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结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023101969863
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023101969863 | 专利名称 | 结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 16/9536 (2019.01),G06F 16/901 (2019.01),G06F 16/9035 (2019.01),G06F 18/23213 (2023.01),G06F 18/27 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/042 (2023.01),G06N 3/048 (2 |
| 申请人 | 江西财经大学 | 申请地址 | 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-03-03 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:48:15 |
| 专利摘要 | 本发明提出一种结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法，结合艾宾浩斯遗忘曲线构建可计算用户兴趣程度的兴趣模型，能够更形象合理地模拟用户的兴趣变化规律，可比较显式地表示用户的动态行为变化，采用遗忘曲线拟合出的函数对用户的兴趣权重占比进行计算，能够更准确地判别出用户当前的兴趣情况，本发明引入了自适应周期和兴趣量因子，更为准确地解析用户的整体偏好，采用聚类和线性回归技术对其求解，根据用户针对同种类型项目具有相似行为的规律对用户行为进行聚类并拟合，获取用户的自适应周期，再结合用户‑项目的行为规律，归结出用户对项目的兴趣量，这些深度信息的特征表示，蕴含着更高阶的协作，有助于捕获用户的整体偏好。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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