一种基于动态图神经网络的活动推荐方法、系统及装置

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推荐专利
一种基于动态图神经网络的活动推荐方法、系统及装置
申请号:CN202510384846
申请日期:2025-03-28
公开号:CN119884497A
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于动态图神经网络的活动推荐方法、系统及装置,涉及社交网络技术领域,方法主要包括:从社交网站爬取活动数据集;提取活动特征;将用户参加过的活动特征,纳入用户特征;动态构建用户的社交关系图;学习社交关系图的演化规律,得到社交聚合的用户特征;通过多层感知机,计算每个用户对目标活动的偏好值,构建活动推荐模型,预测用户对目标活动的偏好值,将所有用户对所有目标活动的预测值进行排序后,向目标用户推荐最偏好的若干个目标活动。本方案能根据用户的动态行为构建动态社交网络,捕捉用户社交网络在时序上的变化;可计算不同用户之间的关系权重,让用户之间的社交关系计算更有依据,从而达到更高的活动推荐准确度。
技术关键词
活动特征 多层感知机 活动推荐方法 长短期记忆模型 关系 长短期记忆网络 节点 注意力机制 上下文特征 活动推荐系统 动态社交网络 标签特征 LDA主题模型 动态构建方法 数据处理模块 社交网络技术 表达式 定义
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