[发明专利]一种融合自动编码器和知识图谱语义信息的推荐方法有效
| 申请号： | 201910293428.2 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN109992674B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈涛;刘学军;孙鑫 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/9535;G06F18/2413;G06F18/214;G06N3/048 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 朱少华 |
| 地址： | 210009 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种融合自动编码器和知识图谱语义信息的推荐方法，包括以下步骤：获取项目数据集，并对其进行预处理；所述项目数据集包括用户、主题、评分和项目名称；训练自动编码器，并利用训练后的自动编码器对预处理后的项目数据集进行训练，构建初始用户特征表示；利用word2vec模型训练后的数据获得用户的缺失主题的权重，计算用户特征的强化表示；从用户中任选一用户作为目标用户，基于用户特征的强化表示采用KNN获得与目标用户的相似用户进行推荐。本发明为神经网络中的隐藏层提供了解释性意义，在准确率、召回率、F值推荐性能指标方面有着良好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 自动 编码器 知识 图谱 语义 信息 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合自动编码器和知识图谱语义信息的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取项目数据集，并对其进行预处理；所述项目数据集包括用户、主题、评分和项目名称；训练自动编码器，并利用训练后的自动编码器对预处理后的项目数据集进行训练，构建初始用户特征表示；利用word2vec模型训练后的数据获得用户的缺失主题的权重，计算用户特征的强化表示；从用户中任选一用户作为目标用户，基于用户特征的强化表示采用KNN算法获得与目标用户的相似用户进行推荐。
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