[发明专利]一种基于协同知识图谱的个性化推荐方法有效
| 申请号： | 202011187518.2 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112149004B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 黄庆明;李朝鹏;许倩倩;姜阳邦彦;操晓春 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535;G06F16/36;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于知识图谱的个性化推荐方法，包括：S1、将用户集中的用户与物品集中的物品的历史交互数据和原有知识图谱结合到协同知识图谱中，在所述协同知识图谱中将用户与其交互物品在知识图谱中对应的实体使用有向边进行连接；S2、用四元数向量表示协同知识图谱中的每一个实体和关系；S3、采用注意力机制将实体的四元数嵌入沿着协同知识图谱的路径进行偏好传播与聚合；S4、基于完成偏好传播与聚合后的协同知识图谱，构建偏好分数预测函数计算每个用户与不同物品的偏好分数；S5、采用损失函数联合优化协同知识图谱的嵌入和偏好分数预测函数；S6、采用优化后的偏好分数预测函数预测用户对新物品的偏好分数，得到针对用户的新物品推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 知识 图谱 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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