[发明专利]基于Meta-graph知识图谱表示的对话式音乐推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于Meta‑graph知识图谱表示的对话式音乐推荐方法，该方法包括基于Meta‑graph知识图谱的表示方法离线生成特征向量和基于Bandit算法的在线对话式推荐两部分。该方法实现对话场景下的基于Meta‑graph方法表示知识图谱的音乐推荐，即在人机对话的场景下，实时获取用户对音乐的偏好，并结合知识图谱来建模用户的长短期偏好，及时给予上下文感知的推荐结果，能够实现实时推荐，且对上下文信息、用户需求和反馈能良好处理。

主权项

1.一种基于Meta‑graph知识图谱表示的对话式音乐推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、获取音乐知识图谱与用户行为数据，将用户作为节点依据其行为(用户行为)链接至音乐知识图谱中对应音乐实体，构建出的用户‑音乐知识图谱作为基于Meta‑graph知识图谱表示方法的输入，生成用户特征向量与目标音乐实体特征向量，构成用户与目标音乐实体特征向量池；(2)、从人机对话内容中识别当前用户需求，并根据当前用户需求，从音乐知识图谱中提取符合需求的候选目标音乐实体集合；(3)、从用户与目标音乐实体特征向量池中，获取当前用户的特征向量和候选目标音乐实体集合中各候选目标音乐实体的特征向量；(4)、根据当前用户的特征向量和候选目标音乐实体集合中各目标音乐实体的特征向量，基于Bandit算法进行实时推荐，得到候选目标音乐实体集合中各目标音乐实体的得分，并将得分最高的目标音乐实体推荐给当前用户。