[发明专利]一种知识图谱增强的物流知识神经协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 202310174702.0 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116204628A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 葛军;程诚 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/33;G06F16/36;G06F40/295;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/25 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 曹洪 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种知识图谱增强的物流知识神经协同过滤推荐方法，包括：获取未经处理的物流数据转换成三元组形式的规则信息，搭建初始知识图谱；选取表示学习方法中的TransR模型，对初始知识图谱进行语义特征提取；通过对图结构中相连节点分布本身，结合注意力机制，将领域信息聚合度到目标节点上，完成语义和结构特征的提取；将两个特征与原始项目表示进行融合，将融合后的最终实体带入到矩阵分解推荐和神经网络推荐中；最后将两个推荐模型进行融合，构建神经协同过滤推荐模型，得到最终推荐结果。使得物流知识信息的推荐更加准确，提高推荐的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 知识 图谱 增强 物流 神经 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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