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基于图神经网络和知识图谱结合的文化资源推荐方法

摘要

本发明公开了基于图神经网络和知识图谱结合的文化资源推荐方法,包括构建推荐模型MKB,将用户集U和物品集V输入至推荐模型MKB中,得到输入用户和物品交互数据和知识图谱数据,并对其进行数据预处理,获取用户、物品和知识图谱三元组信息;利用二部图神经网络提取用户向量矩阵和物品初始化向量矩阵,深度挖掘用户和物品交互数据,增强特征向量表示,同时使用知识图谱特征学习实现物品信息与知识图实体信息的交互,解决实际应用中冷启动和稀疏性问题。本发明在提取特征向量时,同时考虑用户和物品交互数据的显示和隐式关系,使得特征向量表示更加准确,并结合知识图谱技术,丰富物品特征向量信息,从而有效提高了推荐系统的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN115062237A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN202210679722.9

  • 发明设计人 王兴伟;任俊意;易波;何强;黄敏;

    申请日2022-06-16

  • 分类号G06F16/9536;G06F16/958;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02;

  • 代理机构沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人李在川

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

  • 入库时间 2023-06-19 16:49:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    公开

    发明专利申请公布

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