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本发明属于商品推荐领域,具体涉及一种基于多模态商品特征融合的商品推荐方法。所述商品推荐方法包括:根据用户已经购买的商品序列构建用户‑商品二分图,通过图卷积得到用户节点的向量表示和商品节点的向量表示;通过卷积神经网络对商品得到的评论文本进行特征提取,得到商品评论的向量表示;通过卷积神经网络对商品的标题和描述信息进行特征提取,得到商品内容的向量表示;将商品节点、评论和内容的向量表示连接得到商品的最终表示,将用户节点的向量表示作为用户的最终表示;根据点积计算用户最终表示和商品最终表示之间的相似度用于对
(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113159892 B (45)授权公告日 2022.05.06 (21)申请号 202110444726.4 G06F 40/289 (2020.01)
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