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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，首先对网购信息以及用户相关信息进行数据预处理，根据特征推荐信息知识图谱四元组并计算四元组重要性得分，然后在数据预处理完成后，使用知识图谱四元组作为输入，最终得出用户在三元组和当前候选商品项目的相关概率，最后根据得到的用户在三元组和当前候选商品项目的相关概率，实现对用户行为的预测。本发明将网购信息特征属性转换为特征向量，通过知识图谱的结构性优势进行偏好传播，发散性地收集用户偏好。同时在网购信息推荐领域创新地考虑了时间因素对用户当前兴趣的影响，从而增强了推荐信息的时效性和准确性。
主权项：1.一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：构建推荐信息知识图谱四元组，并对在线购物信息以及用户相关信息进行数据预处理；步骤2：利用知识图谱嵌入模型得到头尾实体在关系空间上的嵌入表示，获得用户在三元组和当前候选商品项目的相关概率；步骤3：根据用户在三元组和当前候选商品项目的相关概率，计算获得最终输出预测点击概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法
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