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一种基于解纠缠表示学习的图神经网络session推荐方法

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一种基于解纠缠表示学习的图神经网络session推荐方法，通过解纠缠表示学习机制，利用图神经网络解决了session领域内无法提取潜在纠缠特征和易受噪音影响的问题；同时提出了一种注意力特征融合机制，缓解了图神经网络中的过度平滑问题；最后，提出了一种基于候选商品的session解纠缠表示，使得session的表示更加丰富;以上三点的成功使得我们的模型效果相较于领域内其他模型有了很大的提升。

著录项

公开/公告号CN114092181A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人山东省人工智能研究院;
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申请/专利号CN202111331082.4
发明设计人程志勇;李岸松;
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申请日2021-11-11
分类号G06Q30/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构37218 济南泉城专利商标事务所;
代理人支文彬
地址 250013 山东省济南市历下区科院路19号
入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/06 专利申请号:2021113310824 申请日:20211111

实质审查的生效

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