公开(公告)号：CN118014685A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410161790.5

申请日：2024-02-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 赵宇海 ,  刘宝印 ,  刘信毅 ,  马生俊 ,  印莹

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/9536 ,  G06N5/022 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱增强图对比学习的推荐方法，涉及数据推荐技术领域。该方法首先获取所有需要推荐的用户以及需要推荐的物品，并获取物品的属性信息；然后构建四个图结构；再构建多图融合模型，对推荐物品和用户进行特征向量学习，得到混有知识图谱信息和协作图信息的用户特征向量和推荐物品特征向量；构建纯协作图模型，对用户特征向量以及推荐物品特征向量进行学习，得到只包含交互信息的用户向量表示和推荐物品向量表示；确定统一的优化目标，进行迭代学习，得到用户和物品的两组特征向量；基于得到的用户和物品的特征向量，以及需要被推荐的用户列表，遍历用户列表，依次为每一个用户进行推荐。