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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明提出了一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法及系统，首先设计了面向推荐场景的基于知识图谱的规则提取方法，其主要使用知识图谱中用户与项目之间的连接路径，来提取指定推荐场景中最能代表用户兴趣偏好及项目属性特征的规则。继而采用Bi‑LSTM模型来学习各规则生成的路径的语义特征，并采用注意力机制来区分用户对不同规则的偏好以及那些最能代表指定项目的规则。然后，设计了局部信息感知模块来学习用户与项目的近距离邻域特征；最后，通过聚合算法整合了全局信息感知模块和局部信息感知模块学习到的用户与项目表示，并实施预测。在三个真实数据集上的实验结果证明，所提方法相比于基准方法性能都有明显的提高。
主权项：1.一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：根据用户与多个项目之间产生的交互记录确定用户与每个项目之间的路径；根据所述多个项目之间的关联，从所述路径中提取用户与项目之间产生路径的规则；所述项目为知识图谱中的实体；所述路径用于解释用户如何与项目产生交互，所述规则用于反映用户对实体的兴趣偏好；根据被所述规则连接正确和错误路径的数量，以及未被所述规则连接正确和错误路径的数量，基于卡方分布对所述规则进行过滤，保留高质量的规则；基于所述高质量的规则确定用户与项目之间所有的路径，并基于各个路径的权重将所述所有路径中的噪音路径消除，得到用户与项目之间的路径样本；利用双向长短期记忆网络学习所述路径样本中各路径的低维嵌入表示，并将各规则对应路径的低维嵌入表示进行聚合，以获取基于全局环境的用户与项目之间长距离多元语义连接信息；基于图注意力网络学习用户的多个邻域实体和项目的多个邻域实体的不同注意力分数，以通过不同的注意力分数聚合对应的邻域实体，以分别获取基于局部环境的用户和项目的近距离邻域信息；将用户与项目之间长距离多元语义连接信息、用户的近距离邻域信息以及项目的近距离邻域信息聚合，得到用户和项目的综合表征向量；将所述用户和项目的综合表征向量输入到多层感知机中，得到用户与项目之间的预测评分，并基于所述预测评分为用户推荐对应的项目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法及系统
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