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一种基于知识图谱和图卷积网络的推荐方法及其系统

摘要

本申请公开了一种基于知识图谱和图卷积网络的推荐方法及其系统,其中一种基于知识图谱和图卷积网络的推荐方法具体包括以下步骤:获取用户的高阶嵌入表示;根据用户的高阶嵌入表示,进行物品嵌入表示的获取;根据获取的用户的高阶嵌入表示和物品嵌入表示,对用户进行预测。本申请能够增强用户表示,并通过知识图谱中的不同关系权重聚合传播物品特征,从而探索用户的远程兴趣。

著录项

  • 公开/公告号CN112836125B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北师范大学;

    申请/专利号CN202110170855.9

  • 发明设计人 张邦佐;张利飒;蒲东兵;

    申请日2021-02-08

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06F16/958(20190101);G06F16/2455(20190101);G06F16/36(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11572 北京卓特专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人段旺

  • 地址 130024 吉林省长春市人民大街5268号东北师范大学

  • 入库时间 2022-08-23 13:05:39

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