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一种基于知识图谱的用户群组推荐系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于知识图谱的用户群组推荐系统,基于该系统的用户群组推荐方法为:构建协同知识图谱,并聚合节点邻居以获取协同知识图谱中节点的最高阶表示,然后通过最高阶表示和注意力机制获取用户群组和物品特征,构建分数预测函数;以分数预测函数构建损失函数以更新可学习参数,并通过更新后的可学习参数获取物品的预测分数,将预测分数最高的若干物品推荐给用户群组。本发明在为用户群组推荐物品时,能够避免数据稀疏的问题,并且能够准确的推荐用户感兴趣的物品。

著录项

  • 公开/公告号CN112364257B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川省人工智能研究院(宜宾);

    申请/专利号CN202011267148.3

  • 申请日2020-11-13

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06F16/28(20190101);G06F16/36(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51229 成都正华专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李蕊

  • 地址 644000 四川省宜宾市临港经济技术开发区长江北路西段附二段430号

  • 入库时间 2022-08-23 11:48:31

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