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一种基于分簇多实体图神经网络的推荐方法

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本发明提供一种基于分簇多实体图神经网络的推荐方法，本发明利用分簇算法，图神经网络可以拓展到百万级节点上的计算，而且训练时间复杂度只是线性增长，而非指数级增长；能够应用在三个实体，甚至更多实体下的推荐场景(比如用户‑歌单‑歌曲)；能够为节点在两个方向上的信息传递都配置不同的权重参数，并且不同类型的节点之间使用的信息传递参数都不同。多样的信息传递权重配置能够提升网络的泛化能力，提升预测效果。

著录项

公开/公告号CN112085171A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-15

原文格式PDF
申请/专利权人中山大学;
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申请/专利号CN202010970470.6
发明设计人印鉴;金子力;刘威;
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申请日2020-09-15
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人刘俊
地址 510260 广东省广州市海珠区新港西路135号
入库时间 2023-06-19 09:12:09

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