一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法.pdf
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一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法.pdf
本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法,包括:步骤1,在结构化知识特征提取阶段,基于用户?项目历史交互和Satori知识图谱构建子知识图谱,然后通过改进的知识图嵌入方法从子知识图谱中寻找结构化知识的潜在向量表示,得到结构化嵌入向量,以此获得具有知识感知的项目表征;步骤2,在联合学习阶段,基于结构化嵌入向量和非结构化项目特征向量构建最终的项目潜在向量表征,并采用协同过滤的推荐方法,将结构化嵌入向量与非结构化项目特征向量的信息嵌入到统一的向量空间中;步骤3,在推荐列表生成阶段,使用用户向量表征和最
一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法.pdf
本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法,包括:步骤1,在结构化知识特征提取阶段,基于用户?项目历史交互和Satori知识图谱构建子知识图谱,然后通过改进的知识图嵌入方法从子知识图谱中寻找结构化知识的潜在向量表示,得到结构化嵌入向量,以此获得具有知识感知的项目表征;步骤2,在联合学习阶段,基于结构化嵌入向量和非结构化项目特征向量构建最终的项目潜在向量表征,并采用协同过滤的推荐方法,将结构化嵌入向量与非结构化项目特征向量的信息嵌入到统一的向量空间中;步骤3,在推荐列表生成阶段,使用用户向量表征和最
一种基于知识图谱和深度学习的协同过滤推荐方法及设备.pdf
本发明公开了一种基于知识图谱和深度学习的协同过滤推荐方法及设备,所述方法包括:获取用户和项目的关系数据,建立用户—项目交互图和知识图谱;根据用户—项目交互图生成嵌入矩阵,得到用户和项目的原始嵌入向量,并提取知识图谱中与项目相关联的实体所在三元组,得到三元组中实体对应的嵌入向量;将用户嵌入向量在L层Light‑GCN网络中递归地传播嵌入,得到每层的用户嵌入向量,再结合得到用户高阶嵌入向量;知识图谱借助涟漪网络传播嵌入,经过L个涟漪网络传播及交叉压缩单元的高阶交互得到项目高阶嵌入向量;将用户高阶嵌入向量和项目
基于知识图谱的行为路径协同过滤推荐算法.pptx
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本发明属于推荐系统领域,公开了一种融合知识图谱和协同过滤的电影推荐方法,包括:步骤1、收集项目信息,步骤2、通过协同过滤算法,计算用户之间的相似度矩阵;步骤3、根据评分矩阵,构建知识图谱;步骤4、构建多模态知识图谱;步骤5、使用TransR模型嵌入实体和关系,得到所需的实体向量;步骤6、根据实体向量计算用户的相似度,步骤7、调整融合比例,生成融合相似度矩阵;步骤8、根据融合相似度矩阵,对目标用户对电影的评分进行推荐,选取评分最高的若干项目做出推荐结果。本发明考虑了物体自身的信息及关联,也考虑了用户兴起的主