摘要
本发明公开了一种基于多源关联关系图融合的农产品推荐方法与系统,本发明涉及计算机推荐算法技术领域,包括:获取用户农产品交互评分数据农产品数据集,其中农产品数据集包含每件产品的产品信息,以及对应的图像信息通过构建农产品关联关系同构图以及携带高阶连通信息的用户关系网络的农产品推荐模型,以精确地实现个性化农产品推荐。基于农产品关联关系同构图,捕获农产品之间的关系以更好地对农产品建模;基于携带高阶连通信息的用户关系网络,通过稀疏图聚合模块、注意力机制、图卷积神经网络获取精确的用户特征表示。本发明利用个性化推荐方法,缓解现有农产品推荐模型中存在的冷启动以及数据稀疏问题,从而快速适应用户与市场的变化。
技术关键词
关系网络
个性化排名方法
邻居
亲和力
异构
计算机推荐算法技术
数据
注意力机制
个性化推荐方法
嵌入特征
推荐系统
局部特征信息
样本
三元组
模型训练模块
偏好特征
特征提取模块
图像
系统为您推荐了相关专利信息
节点
深度哈希学习
掩码矩阵
注意力机制
异构网络构建
学习混合模型
沉降预测方法
开挖地表
多源异构信息
沉降监测数据
网络故障预测方法
滑动窗口
算法模型
皮尔逊相关系数
指标