[发明专利]一种融合知识图谱表示学习和偏置矩阵分解的推荐方法在审
| 申请号： | 201911100389.6 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN111125540A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 李弼程;马海江;王瑞;王成 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/36 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;林燕玲 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出一种融合知识图谱表示学习和偏置矩阵分解的推荐方法，结合了知识表示学习、基于偏置矩阵分解和梯度下降的优化方法。首先，通过现有知识库构建项目推荐的知识图谱；其次，利用知识图谱表示学习将项目实体嵌入低维的向量空间，接着，利用相似度函数计算低维向量空间中项目之间的相似性，最后，将相似性潜在因子融入偏置矩阵分解模型中，以此融入项目间的隐含信息。本发明提高评分预测的准确性从而有效的提高推荐的成功率和精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 知识 图谱 表示 学习 偏置 矩阵 分解 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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