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基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法

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成果简介
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前景分析

成果名称：	基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法	关键字：	节目 , 向量 , 邻居 , 文本 , 知识 , 嵌入 , 信息 , 推荐 , 视听 , 线性	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202210120345.5	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	中国传媒大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	4.00	所属十强产业：

本发明提供一种基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法，通过相似度函数计算获取的节目向量与预获取的用户嵌入向量的相似度；而后使用预测激活函数（sigmoid激活函数）将相似度的范围限制在预设区间内，以将预设区间内的值作为用户视听选择的可能性评估分值，构建为基于知识图谱的个性化视听推荐模型——融合文本信息的双线性知识感知图神经网络模型系统；该系统通过在图神经网络的基础上增加双线性采集器来捕捉知识图谱中邻居节点的二阶特征交互信息，获取节目知识向量，并且通过节目文本表示模块获取节目文本向量，进而基于节目知识向量与节目文本向量获取推荐数据，如此，提高视听推荐的精度，提升视听推荐运营效果，提高用户黏性。