公开(公告)号：CN116362836A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310327360.1

申请日：2023-03-30

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 黄英来 ,  冀宇超 ,  黄鹤林 ,  李宁 ,  牛达伟

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为序列的农产品推荐方法，包括：(1)用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络，以此来捕获物品的潜在特征；(2)构建用户‑商品二部图；(3)利用图神经网络提取图数据的连接信息对每个节点的影响，并更新节点的嵌入式表示，以获取用户的潜在特征；(4)将两种潜在特征通过多层感知机得到待推荐农产品的购买概率。(5)进一步提取和利用了用户行为序列中的用户深度兴趣，并将其融合深度兴趣网络进行推荐。相比于从同类使用图神经网络提取节点嵌入式表达的算法，更适用于大规模稀疏网络；本发明提出的模型对农产品推荐任务更有效果。