一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法
技术特征：
1.一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤1.1包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤1.2包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤2.1包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤2.2包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤2.3包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，步骤3.2.2包括以下步骤：
技术总结
本发明涉及图神经网络事件分析预测领域，提供了一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法。本发明旨在解决现有用户浏览事件分析预测方法中存在的数据预处理不足、频繁模式挖掘困难、以及未考虑用户社交关系对浏览数据影响的问题。该方法通过清洗和预处理用户浏览历史事件数据，包括商家信息、用户信息和用户浏览信息，以及去除无效数据和重复值，合并数据源，使用时间滑动窗口分割时间段序列，提高了数据质量。随后，通过FP‑growth算法挖掘频繁用户浏览事件序列，提取出有意义的浏览模式。最后，基于图神经网络，结合事件用户信息和频繁用户浏览事件序列信息，完成用户浏览事件分析预测，通过学习用户社交网络结构，提高了预测的准确性。
技术研发人员：朱家辉,牛新征,文帅,罗涛,张杨,易志军,李松明,闫超
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40123507 】
技术研发人员：朱家辉,牛新征,文帅,罗涛,张杨,易志军,李松明,闫超
技术所有人：电子科技大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：朱家辉,牛新征,文帅,罗涛,张杨,易志军,李松明,闫超
技术所有人：电子科技大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除