[发明专利]基于标签知识图谱的关联推荐方法、装置及计算机设备

说明书

本发明公开了一种基于标签知识图谱的关联推荐方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取文本集中的每一条文本的文本类型；根据每一条文本的文本类型分别对每一条文本进行标注以得到每一条文本标注有多个基础标签；将标注有多个基础标签的每一条文本输入到深度学习模型中以得到每一条文本的高阶语义标签；根据高阶语义标签、所述高阶语义标签的属性信息以及各高阶语义标签之间的关系信息构建文本集的标签知识图谱；若接收到用户的输入信息，根据输入信息从标签知识图谱中获取与输入信息相匹配的高阶语义标签以对用户进行信息推送服务。本发明属于人工智能技术领域，能准确的根据用户的输入信息进行精准推送，提高了推送的准确率。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于标签知识图谱的关联推荐方法、装置及计算机设备。

背景技术

知识图谱，本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及相互之间的联系。用户通常使用知识图谱来进行知识获取，现有技术中的知识图谱在特定领域存在稀疏性和冷启动的问题。其中，稀疏性指的是当用户和物品的交互信息稀疏时，使用较少的观测数据来预测大量的未知信息，会极大增加过拟合风险；冷启动指的是对于新加入的用户或者物品，当没有其对应的历史信息时，难以使用知识图谱进行准确的建模和推荐。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于标签知识图谱的关联推荐方法、装置及计算机设备，解决了现有技术中无法准确对用户进行准确推荐的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于标签知识图谱的关联推荐方法，其包括：

根据预置的解析模型对预置的文本集中的每一条文本进行内容解析以得到所述每一条文本的文本类型；

根据所述每一条文本的文本类型分别对所述每一条文本进行标注以得到标注有多个基础标签的文本；

将标注有多个基础标签的所述每一条文本输入到预置的深度学习模型中以得到所述每一条文本的高阶语义标签；

根据所述每一条文本的高阶语义标签、所述高阶语义标签的属性信息以及各高阶语义标签之间的关系信息构建所述文本集的标签知识图谱；

若接收到用户的输入信息，根据所述输入信息从所述标签知识图谱中获取与所述输入信息相匹配的高阶语义标签以对所述用户进行信息推送服务。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于标签知识图谱的关联推荐装置，其包括：

解析单元，用于根据预置的解析模型对预置的文本集中的每一条文本进行内容解析以得到所述每一条文本的文本类型；

标注单元，用于根据所述每一条文本的文本类型分别对所述每一条文本进行标注以得到标注有多个基础标签的文本；

第一输入单元，用于将标注有多个基础标签的所述每一条文本输入到预置的深度学习模型中以得到所述每一条文本的高阶语义标签；

构建单元，用于根据所述每一条文本的高阶语义标签、所述高阶语义标签的属性信息以及各高阶语义标签之间的关系信息构建所述文本集的标签知识图谱；

推荐单元，用于若接收到用户的输入信息，根据所述输入信息从所述标签知识图谱中获取与所述输入信息相匹配的高阶语义标签以对所述用户进行信息推送服务。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于标签知识图谱的关联推荐方法。