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一种融合深度领域信息和重要性信息的知识图谱推荐系统 

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申请/专利权人:张雪莲

摘要:本发明公开了一种融合深度领域信息和重要性信息的知识图谱推荐系统,包括深度搜索逐层采样模块在知识图谱中采用深度搜索策略对节点进行逐层采样,以获得多条游走路径,在获得多条游走路径后,利用一个单隐层神经网络来训练采样后得到的节点序列集合;图嵌入模块对知识图谱进行深层次的语义挖掘,不仅从深度上挖掘了信息,还考虑了信息的重要性,从而得到了更为丰富和全面的表示;重要性邻域采样模块设置为量化网络中各节点与中心节点之间的紧密性关系。本发明提出了在采样过程中将深度搜索采样策略与重要性邻域采样策略相结合的方法,更准确地获取用户和项目的潜在偏好,实现了不差于深度模型的性能和速度。

主权项:1.一种融合深度领域信息和重要性信息的知识图谱推荐系统,包括深度搜索逐层采样模块、图嵌入模块、重要性邻域采样模块、邻域聚合模块和预测模块;所述深度搜索逐层采样模块包括深度搜索策略组件和单隐层神经网络组件;所述图嵌入模块采用的是Word2vec模型中的Skip-gram方法,根据当前词来预测上下文的概率;所述重要性邻域采样模块量化网络中各节点与中心节点之间的紧密性关系;所述邻域聚合模块通过定义用户对关系的关注因子,并利用关注因子对节点的邻居信息进行加权聚合,最后将节点自身的信息与聚合后的邻居信息融合;所述预测模块设置为根据所述输入用户嵌入和项目嵌入向量获得推荐结果。

全文数据:

权利要求:

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