一种基于图神经网络的智能服务交易推荐方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110539216.5
IPC分类号：G06Q30/06;G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9535
申请日期：
2021-05-18
申请人：
中国人民大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于图神经网络的智能服务交易推荐方法及系统
申请号	CN202110539216.5	申请日期	2021-05-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-10	公开/公告号	CN113240490A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q30/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q30/00 商业，例如购物或电子商务〔8，2012.01〕 G06Q30/06 购买、出售或租赁交易〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;3;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5查看分类表>
申请人	中国人民大学	申请人地址	北京市海淀区中关村大街59号中国人民大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民大学	当前权利人	中国人民大学
发明人	秦波;张静;王李笑阳;张千一
代理机构	北京纪凯知识产权代理有限公司	代理人	孙楠

摘要

本发明涉及一种基于图神经网络的智能服务交易推荐方法及系统，其包括：对服务交易数据预处理，得到用户购买商品信息；根据用户购买商品信息初始化图神经网络模型，得到该用户是否会购买该商品的评分；利用初始嵌入向量对图神经网络模型进行训练，得到最优推荐模型；将用户交易数据输入最优推荐模型进行预测，得到推荐结果。本发明提高了推荐的准确率，更能挖掘用户一些潜在的需求。同时，本发明舍去了特征转换和非线性激活过程，相对其它方法在训练效率和预测效率上有着显著提高，可以广泛应用于智能服务交易数据推荐领域中。

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