一种融合关系抽取的推荐系统

高春晓; 卢士帅; 刘琼昕; 宋祥

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一种融合关系抽取的推荐系统

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针对现有基于内容的推荐方法中存在的知识利用不充分问题,提出了一种融合关系抽取的推荐系统,在用word2vec模型对物品知识进行编码的基础上,用补充模板特征的关系抽取模型对物品知识进行了更深层次的挖掘,构建了增强知识图谱,进而获得增强实体特征,与文本特征、基础实体特征融合后构建物品特征.实验证明,融合关系抽取的推荐系统推荐效果优于同类模型,并且各个部分的改进都是有效的.

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来源
《北京理工大学学报》 |2022年第11期|1191-1199|共9页
作者
高春晓; 卢士帅; 刘琼昕; 宋祥;
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作者单位

北京理工大学北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心;

北京理工大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类空气动力学;
关键词
人工智能; 深度学习; 关系抽取; 推荐系统; 模板特征;

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