[发明专利]基于知识图谱的推荐方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取知识图谱，其中，所述知识图谱基于第一文本数据构建，所述第一文本数据包括多条文本数据；

提取所述知识图谱的三元组数据中的实体词汇文本和关系词汇文本，得到第一词汇集；

基于所述第一词汇集对所述第一文本数据中每条文本数据进行关键词提取，得到所述第一文本数据中每条文本数据的第一关键词集；

获取第二文本数据，并基于所述第一词汇集对所述第二文本数据进行关键词提取，得到所述第二文本数据的第二关键词集；

基于分布式表示模型将每个第一关键词集和所述第二关键词集分别映射到向量空间；

基于所述向量空间确定针对所述第二文本数据的推荐结果，其中，所述分布式表示模型基于所述知识图谱的三元组数据对第一模型进行训练得到，所述第一模型是将预设的关系偏移量添加至翻译嵌入TransE模型中并进行调整而得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于分布式表示模型将每个第一关键词集和所述第二关键词集分别映射到向量空间，包括：

将所述每个第一关键词集和所述第二关键词集输入到所述分布式表示模型进行映射，得到所述每个第一关键词集在所述向量空间的第一向量结果和所述第二关键词集在所述向量空间的第二向量结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述向量空间确定针对所述第二文本数据的推荐结果，包括：

基于每个第一向量结果和所述第二向量结果进行词移距离计算，得到所述第一文本数据中每条文本数据与所述第二文本数据之间的损失值，根据每个损失值确定针对所述第二文本数据的推荐结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述第一文本数据中每条文本数据的第一主题词，以及所述第二文本数据的至少一个第二主题词；

基于所述至少一个第二主题词中每个第二主题词的词频数，确定所述每个第二主题词的主题因子；

所述根据每个损失值确定针对所述第二文本数据的推荐结果，包括：

根据所述每个损失值、所述第一文本数据中每条文本数据的第一主题词和所述每个第二主题词的主题因子，确定针对所述第二文本数据的推荐结果。

5.一种基于知识图谱的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取知识图谱，其中，所述知识图谱基于第一文本数据构建，所述第一文本数据包括多条文本数据；

提取模块，用于提取所述知识图谱的三元组数据中的实体词汇文本和关系词汇文本，得到第一词汇集；

所述提取模块还用于基于所述第一词汇集对所述第一文本数据中每条文本数据进行关键词提取，得到所述第一文本数据中每条文本数据的第一关键词集；

所述提取模块还用于获取第二文本数据，并基于所述第一词汇集对所述第二文本数据进行关键词提取，得到所述第二文本数据的第二关键词集；

映射模块，用于基于分布式表示模型将每个第一关键词集和所述第二关键词集分别映射到向量空间；

确定模块，用于基于所述向量空间确定针对所述第二文本数据的推荐结果，其中，所述分布式表示模型基于所述知识图谱的三元组数据对第一模型进行训练得到，所述第一模型是将预设的关系偏移量添加至翻译嵌入TransE模型中并进行调整而得到的。

6.一种基于知识图谱的推荐设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-4任意一项所述的基于知识图谱的推荐方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的基于知识图谱的推荐方法。