一种基于知识图谱实体锚定的网络资源推荐方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于知识图谱实体锚定的网络资源推荐方法和装置，以解决现有推荐系统中预测用户与资源交互概率的问题。该方法将包含资源的知识图谱进行实体搜索，通过查找与实体中心周围关系最多的邻居实体用于锚定中心实体在图谱中的空间位置；通过图卷积神经网络构建中心实体与用于锚定实体的嵌入特征并通过融合获得更加丰富的特征描述；将用户嵌入特征与实体融合特征送入预测模型计算损失函数；完成训练后，输入用户与资源对，模型输出即为该用户对资源交互的预测概率。本发明通过引入实体锚定概念，利用知识图谱中高关联实体增强中心实体特征描述进行用户与资源交互概率的预测，可以有效建立实体间关联，使模型具有更好的推荐效果。