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基于内容和图神经网络的判例推荐方法、装置及存储介质

摘要

本公开涉及一种基于内容和图神经网络的判例推荐方法、装置及存储介质,所述方法包括:根据目标用户的日志数据,从判例库中确定出多个候选判例;根据所述目标用户的兴趣特征信息及所述多个候选判例的第一特征信息,分别预测所述目标用户对各个候选判例的评分,其中,所述兴趣特征信息包括目标用户的长期兴趣特征和短期兴趣特征,所述长期兴趣特征及所述第一特征信息是通过图神经网络确定的;根据所述评分及预设的推荐数量,确定向所述目标用户推荐的目标判例。根据本公开实施例的判例推荐方法能够有效提高判例推荐的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111538827A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202010350837.4

  • 申请日2020-04-28

  • 分类号G06F16/335(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11277 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘新宇

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2023-12-17 11:32:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-14

    公开

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