

一种基于知识图谱与深度学习的推荐方法.pdf
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一种基于知识图谱与深度学习的推荐方法.pdf
本发明公开了一种基于知识图谱与深度学习的推荐方法,属于数据推荐领域,该推荐方法具体步骤如下:(1)采集电影信息以进行定义记录;(2)依据各组数据构建知识图谱;(3)基于知识图谱构建相关推荐模型;(4)设计推荐功能并进行模块化划分;本发明通过构建电影领域知识图谱,能够提升推荐系统的性能,提升在推荐过程中电影之间相似度计算的准确率,能够帮助人们过滤掉大量无用的信息,使人们能够从大量的信息当中快速的获取自己想观看的影片,从而节约人们选择的时间,通过评分判断用户最可能喜欢的电影为用户推荐,能够提升用户在实际中的体
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究.docx
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究摘要:随着互联网的发展,人们面临着大量信息获取和过载的问题。在这个背景下,资讯推荐成为了一种有效解决方案。然而,传统的推荐算法面临着一些挑战,如数据稀疏性和信息隐含性。为了克服这些问题,本文提出了一种基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法。该方法利用深度学习技术来提取用户和资讯的隐含特征,并结合知识图谱来推荐相似的资讯。实验证明,该方法在提高推荐准确率和多样性方面取得了显著的效果。关键词:深度学习;知识图谱;资讯推荐;推荐准确率
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
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究的开题报告.docx
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究的开题报告一、研究背景和目的近年来,随着互联网技术的发展和普及,人们获取信息和知识的方式越来越多样化。然而,信息爆炸式的增长也导致了信息过载的问题。用户不可能像搜索引擎那样对所有信息进行筛选和判断,因此资讯推荐系统在这方面的作用愈发重要。当前的推荐系统大多基于用户的兴趣、历史浏览行为等个人信息,但这些信息并不一定能完整而准确地反映用户的兴趣和态度。此外,当用户想要获取某些特定领域的知识时,现有推荐系统往往难以满足用户的需求。因此,在推荐系统中,引入知识图谱等背景知识
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究的任务书.docx
基于深度学习与知识图谱的资讯推荐方法研究的任务书一、研究背景和意义随着互联网技术的发展,信息获取变得越来越容易。然而,在大量的信息中找到最相关的信息却仍然是一项挑战。资讯推荐是指系统通过分析用户的历史行为以及他们的偏好和兴趣来提供具有个性化和高度相关性的信息,在当今信息时代具有重要的研究意义和应用价值。知识图谱技术与深度学习技术的发展,为资讯推荐技术带来了新的机遇。知识图谱是一个信息网络,其中包含了丰富的实体和关系。通过将深度学习和知识图谱相结合,可以更好地理解用户的兴趣和需求,推荐更加全面、精准的资讯。