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公开(公告)号：CN115221410A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210883824.2
申请日：2022-07-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统，包括以下步骤：通过用户‑物品交互图获得用户节点的初始嵌入向量和物品节点的初始嵌入向量作为训练样本；通过基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型对所述训练样本进行平滑卷积聚合操作，得到各阶的用户嵌入向量和物品嵌入向量；将获得的各阶用户嵌入向量、物品嵌入向量表示分别进行层组合，将层组合后获得的最终的用户嵌入向量和物品嵌入向量进行内积运算，得到所述训练样本的预测得分；采用BPR‑Loss对基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的推荐模型。本发明的去平滑模块能帮助图节点保持其多样性，防止了节点的特征多样性退化。
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公开(公告)号：CN115187340A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210813884.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种商品推荐方法及系统；其中，所述方法包括：获取用户评论和商品评论；将用户评论和商品评论，输入到训练后的商品推荐模型中，输出商品推荐结果；其中，训练后的商品推荐模型，其工作原理包括：对用户评论和商品评论分别进行编码，得到用户评论编码结果和商品评论编码结果；对用户评论编码结果和商品评论编码结果分别进行特征提取，得到用户评论特征和商品评论特征；对用户评论特征和商品评论特征进行加权交互融合，对融合结果提取用户评论与物品评论的拼接向量；对拼接向量进行评分预测，按照评分由高到低的顺序对商品进行排序，输出商品推荐列表。
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公开(公告)号：CN105586641B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201610018311.X
申请日：2016-01-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及甲胺卤化铅酸盐化合物单晶微米薄片生长方法及生长装置，生长方法包括步骤如下：(1)将CH3NH3PbX3(X＝Cl、Br、I)的极性有机溶液滴加到衬底上，随即压上与衬底相同材质的盖片，贴合后使溶液在衬底上铺展，得到生长体；(2)将生长体置于密封容器中，于40～70℃温度下，真空或惰性气氛中，生长3～20天，即得。生长装置包括控温生长装置和密闭装置，密闭装置设置在控温生长装置中，控温生长装置设置有抽真空装置及惰性气体进气装置。本发明所制备微米薄片为单晶，结构完整，表面平整，无晶界，中间体和缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114936907B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210674885.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于节点类型交互的商品推荐方法及系统，包括：以商品类型、店铺和用户类型为节点，以用户行为为边构建异质信息网络；对不同类型的节点进行特征转换后，将所有节点映射到同一特征空间；构建用户‑商品、用户‑店铺、商品‑店铺间的类型交互函数，以对特征转换后的节点特征进行不同类型的类型交互，并根据边类型对类型交互后的节点进行赋权；对赋权后的节点进行邻居节点信息的聚合，以此更新异质信息网络，采用更新后的异质信息网络根据商品推荐任务进行商品推荐。不局限于基于元路径的推荐方法，针对节点类型设计特征转换和交互函数，使得获取到的网络信息更全面，缓解数据稀疏和冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN115713386A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211483066.1
申请日：2022-11-24
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于推荐系统领域，提供了一种多源信息融合的商品推荐方法及系统，包括获取用户‑项目图以及用户评论信息进行用户建模，确定用户潜在因子；获取用户‑项目图以及项目评论信息进行项目建模，确定项目潜在因子；将用户潜在因子和项目潜在因子进行拼接，得到用户‑项目潜在因子；基于用户‑项目潜在因子进行评分预测，得到商品评分预测结果，利用商品评分预测结果对用户进行商品推荐。本发明使用GNN和CNN分别去处理交互信息和评论信息后进行特征融合并预测评分。
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公开(公告)号：CN105586641A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610018311.X
申请日：2016-01-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及甲胺卤化铅酸盐化合物单晶微米薄片生长方法及生长装置，生长方法包括步骤如下：(1)将CH3NH3PbX3(X＝Cl、Br、I)的极性有机溶液滴加到衬底上，随即压上与衬底相同材质的盖片，贴合后使溶液在衬底上铺展，得到生长体；(2)将生长体置于密封容器中，于40～70℃温度下，真空或惰性气氛中，生长3～20天，即得。生长装置包括控温生长装置和密闭装置，密闭装置设置在控温生长装置中，控温生长装置设置有抽真空装置及惰性气体进气装置。本发明所制备微米薄片为单晶，结构完整，表面平整，无晶界，中间体和缺陷。
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公开(公告)号：CN114936907A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210674885.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开一种基于节点类型交互的商品推荐方法及系统，包括：以商品类型、店铺和用户类型为节点，以用户行为为边构建异质信息网络；对不同类型的节点进行特征转换后，将所有节点映射到同一特征空间；构建用户‑商品、用户‑店铺、商品‑店铺间的类型交互函数，以对特征转换后的节点特征进行不同类型的类型交互，并根据边类型对类型交互后的节点进行赋权；对赋权后的节点进行邻居节点信息的聚合，以此更新异质信息网络，采用更新后的异质信息网络根据商品推荐任务进行商品推荐。不局限于基于元路径的推荐方法，针对节点类型设计特征转换和交互函数，使得获取到的网络信息更全面，缓解数据稀疏和冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN115186826A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210816324.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种基于多视图融合的异质信息网络表示学习方法及系统，属于异质信息网络表示学习技术领域，包括获取待学习的异质信息网络以及所述异质信息网络中的各种节点类型，并生成不同的元路径；选择特定节点类型并进行节点特征向量提取，将所述节点特征向量特征转换为低维的相同维度空间表示；基于不同的元路径在相同维度的特征空间内提取子视图异质信息网络，获取局部信息；对不同的子视图进行多视图局部信息融合，获得最终的异质图表示，使得学习到的子视图信息更准确。
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