检索结果-内蒙古大学图书馆

Application of the algorithm of separating graph neural recommendation model in health information system

JOURNAL OF DECISION SYSTEMS 2021年

作者： Huang, Jie Hunan Prov Engn Res Ctr Aircraft Maintenance Changsha 410124 Hunan Peoples R China Changsha Aeronaut Vocat & Tech Coll Changsha Peoples R China

In order to solve the problem of sparse and unbalanced data in recommendation system, a separable graph neural recommendation model (SGNR) based on graph information aggregation was proposed. It models the group characteristics of users and objects and extracts the collaborative characteristics of the group, which can effectively alleviate the problem of data sparsity and imbalance. In order to solve the problem that heterogeneous information network is difficult to construct, in the process of constructing graph neural network, the process of graph information collection is separated from the nonlinear transformation process of neural network, so that the modelling process is simpler. The experimental data is based on the data set of employee health information system, and the algorithm is verified and analysed by comparing various recommendation models. Experiments show that the SGNR method improves the efficiency and availability of the model, and the algorithm performance is greatly improved.

关键词： Recommendation algorithm MAE RMSE bayesian personalised ranking algorithm RNNs

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