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公开(公告)号:CN115618009A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211169208.7
申请日:2022-09-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力机制的知识图谱偏好预测推荐方法,包括以下步骤:第一步、符号定义;第二步、偏好传播方法设计;第三步、基于偏好传播的资源推荐;第四步、基于缩放点积注意力的图上文表示;第五步、损失函数定义,最终计算结果来判断是否将项目v#加入用户u#的推荐列表。本发明引入偏好传播思想,获取用户在数据集上的兴趣集合,通过适应多个头实体组成的复杂路径,随后修剪路径和引入实体‑关系上文对,增强用户的偏好兴趣,提高推荐的精确度,然后利用缩放点积注意力机制整合全部路径信息,并计算用户对候选实体的关注程度,来为用户提供个性化推荐。使推荐的信息更加精准到用户感兴趣的部分,推荐效率提升。
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公开(公告)号:CN115795042A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211169234.X
申请日:2022-09-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种基于路径和图上下文的知识图谱补全方法,旨在通过链接预测的方式来完成知识图谱补全,根据已有三元组(eh,r,ej)推断候选三元组(eh,r,et)是否为真,即实体eh和et能否被关系r链接。以头实体eh和尾实体et之间的路径集合P为输入,以eh和et能被关系r链接的可能性P(r|eh,et)为输出,若P(r|eh,et)大于模型设置的超参数,则视eh和et能被关系r链接,三元组(eh,r,et)成立。该高置信度的三元组将会添加到知识图谱,使整个知识图谱得到更进一步的补全。本发明提升了知识图谱的补全结果。
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公开(公告)号:CN115687637A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211169228.4
申请日:2022-09-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/36 , G06N3/0442 , G06Q50/12
Abstract: 一个面向文旅融合的知识图谱内容推荐方法,包括设计推荐系统框架与功能模块,在系统中提出基于路径和图上下文的知识图谱补全方法进行知识图谱补全,并进一步,使用基于注意力机制的知识图谱偏好预测推荐方法来进行文旅资源的推荐。本发明设计并实现了面向文旅融合的知识图谱内容推荐方法,在本发明中使用了偏好传播的思想,通过对用户的历史数据做分析来获得更精准的用户向量表示,使推荐的项目更精准,推荐效率更高。
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