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申请/专利权人：广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司

摘要：本发明公开了一种图模型表征学习的动态知识图谱服务推荐方法。该方法包括：获取对象的文本描述信息；对所述文本描述信息进行特征抽取操作，得到服务特征；所述服务特征用于表征对象、服务提供者和对象需求的服务；将所述服务特征作为节点，构建初始推荐模型；所述初始推荐模型基于知识图谱建立；通过粒子群算法对所述初始推荐模型的参数进行优化，得到目标推荐模型；通过所述目标推荐模型对目标对象进行推荐。本申请实施例基于图神经网络构建初始推荐模型，缓解了数据稀疏时的推荐准确率不佳的问题；同时，通过粒子群算法对模型参数进行更新，提升模型的推荐准确度。本方法可以广泛应用于计算机技术领域。

主权项：1.一种图模型表征学习的动态知识图谱服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取对象的文本描述信息；对所述文本描述信息进行特征抽取操作，得到服务特征；所述服务特征用于表征对象、服务提供者和对象需求的服务；将所述服务特征作为节点，构建初始推荐模型；所述初始推荐模型基于知识图谱建立；通过粒子群算法对所述初始推荐模型的参数进行优化，得到目标推荐模型；包括：通过粒子群算法优化初始推荐模型的学习率；通过所述目标推荐模型对目标对象进行推荐；所述将所述服务特征作为节点，构建初始推荐模型，包括：根据所述服务特征，构建对象节点、服务节点、服务特征节点和服务提供者节点；通过皮尔逊相关系数计算对象节点之间的社会相似度；根据两个服务节点之间的服务特征公共集合与服务特征的总集合之间的关系，确定服务节点之间的服务相似度；若对象与服务之间存在调用关系，根据对象对多次调用服务的满意度均值，确定对象节点与服务节点之间的直接满意相似度；若对象与服务之间不存在调用关系，根据相似对象对多次调用服务的满意度均值，确定对象节点与服务节点之间的间接满意相似度；根据所述社会相似度、所述服务相似度、所述直接满意相似度和所述间接满意相似度，构建关系边；根据所述对象节点、所述服务节点、所述服务特征节点、所述服务提供者节点和关系边，构建初始推荐模型。

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