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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119397105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411979201.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法是由周怡敏;邹翔;李国威;刘忠明;周小伟设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法，该方法包括如下步骤，构建数据集，对数据集中评论文本数据进行处理，获得三元组，采用线性变换对三元组进行处理，得到用户嵌入向量和项目嵌入向量，通过预训练语言学习模型对评论文本数据进行编码，得到情感分析的概率分布值，将用户嵌入向量和项目嵌入向量进行融合，获得评论文本数据的上下文表示与对应的情感分析的概率分布值连接起来，得到用户与项目的匹配评分，对用户与项目的匹配评分进行匹配预测验证，获得用户与项目的匹配评分的准确性。本发明通过引入了情感分析，情感分析可以帮助识别用户对项目或内容的情感态度，从而更准确地捕捉用户的偏好，提高推荐的匹配度和用户满意度。

本发明授权一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建数据集，对数据集中缺失值以及标准化评论文本数据进行处理，从处理之后的数据集中抽取实体和关系，将实体和关系转换成三元组；步骤S2：采用线性变换将三元组映射到不同的向量空间，获得三元组的评分函数，使用知识图谱嵌入学习模型对三元组的评分函数进行训练，获得三元组的特征，并对三元组的特征进行计算与过滤，获得过滤后的注意力得分值，采用多头自注意力机制对过滤后的注意力得分值进行处理，得到用户嵌入向量和项目嵌入向量；步骤S3：通过预训练语言学习模型将评论文本数据转换为预训练的词元嵌入向量，词元嵌入向量与词元嵌入向量相应的段落标识向量和位置标识向量相结合，构建输入序列的综合向量，将综合向量输入至预训练语言学习模型进行处理，获得上下文语义信息的向量，将上下文语义信息的向量输入双向长短时记忆网络进行处理，得到情感分析的概率分布值；步骤S4：将用户嵌入向量和项目嵌入向量进行交互通过点积方式融合，获得融合向量，将融合向量输入多头自注意力机制中进行查询，取出用户嵌入向量与项目嵌入向量交互中评论文本数据的上下文表示；将评论文本数据的上下文表示与对应的情感分析的概率分布值连接起来，获得连接向量，将融合向量和连接向量连接起来，得到情感连接值，基于情感连接值，采用多头注意力机制来计算交互中的评论文本数据的上下文表示对用户的重要性，得到注意力头合并结果，通过归一化函数对注意力头合并结果进行处理，得到用户与项目的情感特征嵌入，通过对用户与项目的情感特征嵌入进行分析，得到用户与项目的匹配评分；步骤S5：构建推荐模块；通过推荐模块对步骤S4中用户与项目的匹配评分进行匹配预测验证，获得用户与项目的匹配评分的准确性。

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