一种面向评论文本的图神经网络推荐方法

作者：张琨; 帅杰; 吴乐; 洪日昌; 汪萌

来源：2022-03-31, 中国, CN202210345556.9.

本发明公开了一种面向评论文本的图神经网络推荐方法,包括：1.利用用户对产品的评论和评分构建用户与商品的二部图,包括：用户节点集、产品节点集、评分矩阵、评论特征张量。2.构建面向评论文本的图卷积方法,将评论和评分作为边的特征参与图卷积,编码用户与产品表征。3.利用图对比学习增强用户与产品的表征。4.构建交互层,从用户与产品的表征编码交互向量。5.通过对比学习拉近交互表征与评论向量的分布。6.根据交互表征预测评分,从而实现产品推荐。本发明将评论和评分作为用户与产品的交互特征,自适应学习二者之间的相互影响,学习更精准的节点表征和更细腻的用户偏好,从而能提高推荐性能。

• 单位
  合肥工业大学