[发明专利]一种基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法，包括以下步骤：构建数字人文知识图谱；设置搜索属性并创建索引，搜索实体；推荐和用户所选择的实体为同类型的相似实体；根据用户的搜索记录用RippleNet模型训练数据，模拟出用户在知识图谱上的兴趣传播途径，将预测值较高的实体作为用户的推荐实体；将推荐的同类型实体、学习用户的搜索记录预测出的用户可能感兴趣的实体返回给用户。

技术领域

本发明涉及自然语言和计算机信息处理技术领域，尤其涉及一种基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法。

背景技术

现有中华文化是中华民族千年来得以延续的精神血脉，数字人文将古老的中华文化与现代信息技术相结合，为文化历史研究提供新方法、新思路，弘扬具有当代价值的文化精神，成为人文科学的研究趋势。而知识图谱作为展示复杂知识领域的可视化工具，结合数据挖掘、信息处理等技术，能为学科研究提供高质量、多维度的参考信息，在众多领域有着越来越广泛的应用。在数字人文系统中，当用户想要了解人文相关知识时，在搜索用户的目标知识点的同时，借助知识图谱及相关推荐算法，推荐出用户可能感兴趣的其他内容，能帮助用户获取更多的人文知识，并在脑海中建立联系，加深印象，也有助于专业的研究人员扩展思维，发现新的研究方向。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法，该方法阐述了数字人文知识图谱构建、搜索、推荐三个阶段的实现流程，为数字人文知识图谱的应用提供思路。

本发明的目的通过以下的技术方案来实现：

一种基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法，包括：

步骤A构建数字人文知识图谱；

步骤B设置搜索属性并创建索引，搜索实体；

步骤C推荐和用户所选择的实体为同类型的相似实体；

步骤D根据用户的搜索记录用RippleNet模型训练数据，模拟出用户在知识图谱上的兴趣传播途径，将预测值较高的实体作为用户的推荐实体；

步骤E将推荐的同类型实体、学习用户的搜索记录预测出的用户可能感兴趣的实体返回给用户。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：

可以为数字人文领域的图谱构建、实体搜索、相关实体推荐提供参考，促进历史文化研究的数字化、智能化发展。

附图说明

图1是基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法流程图；

图2和图3分别是数字人文人物实体数据图表；

图4是数字人文事件实体数据图表；

图5是实现搜索的主要Cypher语句图表。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。

本实施例的主要技术核心在于知识图谱框架中定义了数字人文领域中的主要实体类型和关系，数据来源可靠，构建出的数字人文知识图谱能够满足用户的需求；实体搜索过程考虑同义词搜索，将精确搜索和模糊搜索相结合，并有较高的搜索效率；实体推荐将同类型相似实体推荐、用户历史搜索记录分析出的用户可能感兴趣的实体推荐两个方面相结合，丰富了推荐结果的多样性，两种推荐分别用路径分析、RippleNet算法实现。

如图1所示，为基于数字人文知识图谱的搜索推荐方法流程，包括以下步骤：

步骤1构建数字人文知识图谱；