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基于人员和项目多关系表达的非对称二部图模型在电力项目人员角色推荐中的应用
文献摘要：
在电力作业项目的主要参与人员选派中由于人员属性和项目属性的多样性,而且要求一个作业项目的各类主要角色只有一人,同时参与项目的主要人员中有"负责人""签发人""许可人"这3种角色.对于这样的应用场景,如果有效地选择最合适的人员和项目匹配是很困难的.利用经典的推荐模型,如"双塔模型"、"Pinsage模型"等均存在明显的不足,本文提出了融合多关系预测和Pinsage无监督hingeloss的双目标图神经网络模型,较好解决了实际应用场景的人员角色推荐问题.
文献关键词：
图神经网络;推荐系统;深度学习;管理优化
中图分类号：
作者姓名：
吴宏坚;张林裕;赵建文;王俊杰;陈晨艳;朱振坤
作者机构：
国网丽水供电公司,浙江丽水323050
文献出处：
引用格式：
[1]吴宏坚;张林裕;赵建文;王俊杰;陈晨艳;朱振坤-.基于人员和项目多关系表达的非对称二部图模型在电力项目人员角色推荐中的应用)[J].科技通报,2022(12):29-33
A类：
Pinsage,hingeloss
B类：
关系表达,二部图,图模型,电力项目,电力作业,参与人,选派,项目属性,签发,最合适,很困,推荐模型,双塔模型,无监督,双目标,标图,图神经网络,推荐系统,管理优化
AB值：
0.435209
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