[发明专利]一种推荐方法及装置，电子设备

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

构建目标物知识图，所述目标物知识图的节点至少包括：与目标物对应的目标物节点、目标物的属性知识对应的属性知识节点和用户画像标签对应的用户画像标签节点；

通过遍历所述目标物知识图的节点，确定两两所述目标物的关系紧密度；

基于所述关系紧密度，执行目标物推荐操作；

其中，所述目标物节点之间基于用户对相应目标物产生预设历史行为的时序连接；两两所述目标物的关系紧密度用于指示用户当前对两两所述目标物中一个目标物产生预设行为后，下一个预设行为的对象为两两所述目标物中另一个目标物的概率；

所述构建目标物知识图的步骤，包括：

以目标物对应目标物节点，以属性知识对应属性知识节点，以所述目标物与所述属性知识的关联关系构建相应目标物节点指向相应属性知识节点的有向边；

根据多个用户对所述目标物产生预设历史行为的时间先后顺序，确定所述多个用户基于所述目标物的历史行为路径；

根据所述历史行为路径，创建连接所述目标物对应的目标物节点之间的有向边，得到目标物知识图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据对所述目标物产生所述预设历史行为的用户的用户画像标签，创建用户画像标签节点以及由相应目标物节点指向所述用户画像标签节点的边，以扩充所述目标物知识图。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：

分别确定所述目标物知识图中各类节点对推荐结果的影响权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述目标物知识图中各类节点对推荐结果的影响权重的步骤包括：

通过公式分别确定所述目标物知识图中各类节点对推荐结果的影响权重；其中，i表示源节点，j表示目标节点，U表示用户集合；K表示属性知识节点集合，kij表示属性知识j对目标物i的推荐权重；P表示目标物节点集合，L表示用户基于目标物的历史行为路径，表示用户u顺序对目标物节点i对应的目标物和对目标物节点j对应的目标物产生行为的次数；T表示用户画像标签节点集合，表示携带标签j的用户u对目标物节点i对应的目标物产生行为的次数；β，γ，λ为调节参数。

5.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述通过遍历所述目标物知识图的节点，确定两两所述目标物的关系紧密度的步骤，包括：

通过对所述目标物知识图进行随机游走，确定两两所述目标物的关系紧密度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过对所述目标物知识图进行随机游走，确定所述目标物知识图中两两目标物的关系紧密度的步骤包括：

对于所述目标物知识图中的每个目标物节点，分别以所述目标物节点作为起始节点，通过多次随机游走迭代，确定所述目标物节点与指定目标物节点分别对应的所述目标物之间的关系紧密度；其中，在随机游走过程中经过每个节点时，以a的概率继续游走，以1-a的概率停止当前轮随机游走并返回到所述起始节点，0a1-a1。

7.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述关系紧密度，执行目标物推荐操作的步骤，包括：

按照与当前目标物的所述关系紧密度由高到低的顺序，生成目标物推荐列表。