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题名基于多信息融合分析的客户精准画像与推送算法设计
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作者
齐光鹏
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机构
东北石油大学物理与电子工程学院
浪潮云洲工业互联网有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第6期175-179,共5页
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基金
中华人民共和国科学技术部项目(2023YFF0905500)。
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文摘
针对原始图卷积神经网络推送模型存在的冷启动和过平滑问题,文中基于堆叠重构网络和改进自编码器网络,提出一种针对用户画像的多信息推送模型。对于冷启动问题,在图卷积网络的输出部分,将用户画像中的评价信息嵌入到网络中,之后通过注意力网络层提取特征信息,并对模型进行堆叠,以提升用户交互数据的质量。对于过平滑问题,增加网络层数的同时,使用改进的自编码器和度预测模块对动态图网络进行局部训练,从而提升算法的个性化推荐能力。在实验测试中,相较基线最优算法,所提算法的HR指标分别提升22.7%、12.2%,NDCG指标分别提升4.7%和6.5%。证明了该算法性能良好,能够为用户提供精确化的推送服务。
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关键词
图卷积神经网络
堆叠重构网络
用户精准画像
自注意力模型
度预测模块
推送算法
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Keywords
graph convolutional neural network
stacked reconstruction network
accurate user profiling
self attention model
degree prediction module
push algorithm
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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