建立精准的农产品销售途径对于农产品的生产流通有非常大的指导意义,但农产品由于产地与保质期等因素的限制,导致多数农产品在电商平台上的流通能力较差.此外,农产品相关的推荐工作主要集中在以买家为目标的商品推荐上,鲜少有以卖家为目标用户,为其预售产品提供销售途径推荐的系统.提出了一种基于网络表示学习的农产品销售途径推荐方法,它使用基于词嵌入的AP-GloVe(Global Word Vector Representation for Agricultural Products)方法进行农产品销售地与销售商推荐,并基于影响力的图神经网络模型IAGNN(Influence-Aware Graph Neural Networks)进行潜在的买家推荐,实现了农产品销售中对于销售区域、销售商与产品买家的推荐.相关模型在词的相似性检测、节点分类与链路预测等实验中取得了优于现有模型的效果.
Recommendation System for Agricultural Products Marketing Channels Based on Network Embedding
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