一种基于知识图谱的新闻推荐方法.pdf
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一种基于知识图谱的新闻推荐方法.pdf
本发明涉及推荐系统的新闻推荐领域,尤其是一种基于知识图谱的新闻推荐方法。1)根据新闻标题中的单词,找到其中所包含的知识实体,具体是通过实体链接技术和实体消歧技术找到新闻标题中包含的知识实体;2)使用词嵌入技术将新闻标题的单词序列转化为一组嵌入向量集,接着使用卷积神经网络提取标题的局部信息,然后使用一个基于新闻类别的注意力网络得到新闻标题的单词层面的表示;3)使用实体嵌入技术将新闻标题中包含的知识实体转化为实体向量,接着根据知识图谱的结构,使用消息传递机制,找到标题中包含的实体的邻居,最后使用消息聚合机制,
一种基于知识图谱的智能推荐方法.pdf
本发明涉及一种基于知识图谱的智能推荐方法,包括:A1、针对指定领域内待推荐信息的目标用户,获取目标用户的类型;A2、若目标用户的类型为活跃用户,则根据目标用户在第一预设时间段内的交互行为数据,基于知识图谱推荐内容方式和基于用户协同过滤推荐方式获取个性化的推荐结果;其中,知识图谱是预先构建的存储有指定领域内知识和实体之间关系的结构化的图谱信息;个性化的推荐结果包括:目标用户的最近邻用户对应的信息项和与目标用户的偏好实体匹配的信息项,本发明的方法可以有效解决现有推荐方法中存在的数据稀疏且关联性弱的问题,同时实
一种基于偏好迁移的知识图谱推荐方法.pdf
本发明属于推荐系统技术领域,提供一种基于偏好迁移的知识图谱推荐方法。注意力嵌入传播主要由注意力嵌入传播层、偏好迁移层、预测层组成。其中注意力嵌入传播层递归的在协作知识图谱上传播节点的邻居的嵌入以细化节点的嵌入,并通过知识感知注意机制学习传播过程中每个邻居的权重,最后聚合来自所有层的用户和项目表示;偏好迁移层通过其设置的阈值找到属于冷启动的用户,然后在用户逻辑交互空间上基于图卷积网络架构对冷启动用户的邻居用户进行二次传播,并使用归一化的交并比来表示每个邻居用户的权重;预测层通过最终得到的用户和项目表示,输出
基于知识图谱的新闻推荐系统研究的开题报告.docx
基于知识图谱的新闻推荐系统研究的开题报告一、选题的背景与意义随着互联网的快速发展,人们获取信息的方式也逐渐从传统的报纸、电视向网络转移。而互联网上的信息海量、分散、杂乱,用户难以迅速找到他们需要的信息。因此,新闻推荐系统自然应运而生。然而,传统的新闻推荐系统往往只基于用户的历史阅读记录与新闻本身的属性进行推荐,而无法更好的满足用户的个性化需求。因此,建立基于知识图谱的新闻推荐系统,能够充分利用知识图谱的语义信息,准确地为用户推荐感兴趣的新闻,提高用户的使用体验,也为推动大数据相关领域的发展注入新的活力。二
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