[发明专利]基于知识图谱的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述知识图谱包括多个节点，所述方法包括：

确定所述多个节点中的待分析节点，将所述待分析节点与第一层邻居节点的关系权重值置为a，并随机计算所述待分析节点的任一邻居节点到所述待分析节点的第L层节点的关系权重值I，其中I＝a-(L-1)*(a/6)；

选择所述待分析节点到其他节点的关系权重值大于预设值的节点生成推荐路径；

根据所述推荐路径生成所述待分析节点与其他节点之间的推荐数据；

其中，所述确定所述多个节点中的待分析节点，将所述待分析节点与第一层邻居节点的关系权重值置为a，并随机计算所述待分析节点的任一邻居节点到所述待分析节点的第L层节点的关系权重值I包括：

初始化所述待分析节点到其他节点的关系权重值；

关联所述待分析节点和所述第一层邻居节点；

对所述待分析节点到所述第一层邻居节点的关系权重赋值为a；

随机选择所述第一层邻居节点中的任一节点，定义为第一节点，定义所述第一节点的相邻节点为第二层邻居节点，关联所述第一节点和所述第二层邻居节点；

对所述待分析节点到所述第二层邻居节点的关系权重赋值为a-(a/6)；其中，所述知识图谱包括用户属性节点和产品属性节点，所述方法还包括：

根据用户属性表生成所述知识图谱的用户属性节点，根据产品属性表生成所述知识图谱的产品属性节点，所述用户属性表包括用户的产品购买历史记录，所述产品属性表包括对应产品的属性信息；对应的，所述根据所述推荐路径生成所述待分析节点与其他节点之间的推荐数据包括：

将所述推荐路径中的产品属性节点信息推荐给所述推荐路径中的用户属性节点。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述对所述待分析节点到所述第二层邻居节点的关系权重赋值为a-(a/6)之后还包括：

当所述第二层邻居节点中的任一节点存在邻居节点，则随机选择所述第二层邻居节点中的任一节点，定义为第二节点，定义所述第二节点的相邻节点为第三层邻居节点，关联所述第二节点和所述第三层邻居节点；

对所述待分析节点到所述第三层邻居节点的关系权重赋值为a-2*(a/6)；

当第L层邻居节点还存在邻居节点，且L大于等于6，则对第6层及之后的节点赋值为0。

3.如权利要求2所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述选择所述待分析节点到其他节点的关系权重值大于预设值的节点生成推荐路径之前还包括：

若所述第一节点的不同层级邻居节点已完成关系权重赋值或所述第一节点没有邻居节点，则随机选择所述第一层邻居节点中除了所述第一节点的其他节点，定义为新的第一节点，计算所述新的第一节点与所述新的第一节点不同层级邻居节点的关系权重值。

4.如权利要求3所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述选择关系权重值大于预设值的节点生成推荐路径之前还包括：

若所述待分析节点和其他节点的存在多个关系权重值，则将对应的关系权重值取平均值作为所述待分析节点和其他节点的最终关系权重值。

5.如权利要求4所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述根据所述推荐路径生成所述多个节点之间的推荐数据之后还包括：

将根据所述推荐路径生成所述多个节点之间的推荐数据上传至区块链中。