[发明专利]一种基于耦合网络嵌入及知识图谱的协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 202010979827.7 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112084428A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 张全贵;任思楠;李鑫 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营;韩惠琴 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于耦合网络嵌入及知识图谱的协同过滤推荐方法(SCKG‑CF)，包括以下步骤：S1、数据采集及处理；S2、划分数据集；S3、构建融合模型；S4、模型的训练及项目推荐。本发明考虑了知识图(Knowledge Graph)的效用，通过将项目与其属性链接来打破独立交互假设，以端到端的形式显式地对知识图中的高阶连接进行建模；引入用户的社交网络图，考虑社交网络对推荐的影响，并使用注意力机制来区分邻居和社交关系的重要性，使推荐系统具有更好的推荐效果和可解释性；本发明在通过注意力权重与特征融合向量进行外积得到的特征矩阵上使用标准的多层感知器来学习用户项目特性之间更深层次的耦合关系，多层的神经网络结构也赋予模型高水平的灵活性和非线性建模能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 耦合 网络 嵌入 知识 图谱 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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