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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱与图神经网络的论文推荐方法，从目标论文网站中进行论文数据收集，基于所收集的论文数据构建知识图谱；构建图神经网络模型，使用GAT图注意力神经网络模型来学习知识图谱中论文实体的表示；通过对实体和边进行消息传递和聚合来学习实体的表示，捕捉实体之间的关系和语义信息；用户建模与个性化：收集论文数据与用户的个人信息、兴趣爱好以及历史行为数据，基于用户信息以及论文元数据构建用户预测评分矩阵R′，并将用户预测评分矩阵R′与经过GAT训练得到的实体向量进行融合，得到推荐列表Rl，向用户进行个性化的推荐；本方法结合了知识图谱的结构化知识和图神经网络的图表示学习能力，旨在提升论文推荐的准确性和个性化程度。
主权项：1.一种基于知识图谱与图神经网络的论文推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、从目标论文网站中进行论文数据收集，基于所收集的论文数据构建知识图谱；步骤2、构建图神经网络模型，使用GAT图注意力神经网络模型来学习知识图谱中论文实体的表示；通过对实体和边进行消息传递和聚合来学习实体的表示，捕捉实体之间的关系和语义信息；步骤3、用户建模与个性化：收集目标用户u的个人信息、兴趣爱好以及历史行为数据，基于用户信息以及元数据构建用户预测评分矩阵R′，并将用户预测评分矩阵R′与步骤2得到的实体向量进行融合，得到推荐列表Rl，向用户进行个性化的推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于知识图谱与图神经网络的论文推荐方法
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