[发明专利]基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法有效
| 申请号： | 201910818603.5 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110516160B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 徐常胜;黄晓雯;方全;钱胜胜;桑基韬 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于用户建模与推荐系统领域，具体涉及一种基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法，旨在为了解决现有用户建模方法无法有效提取用户动态访问信息的特征，准确捕捉用户兴趣；现有序列推荐系统推荐准确率不高，用户体验较差的问题。本发明将内容特征和结构特征作为项目的完整表示，基于用户与项目之间的语义路径获取用户和项目之间的交互表示，通过自注意力模型获取用户动态偏好。基于用户动态偏好和待预测项目，通过推荐模型得到推荐结果。本发明的用户建模方法能够有效提取用户动态访问信息的特征，引入语义路径准确的捕捉交互级别的用户动态偏好；基于知识图谱序列推荐方法提升了推荐的准确性，用户体验更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 用户 建模 方法 序列 推荐 | ||
【主权项】：
1.一种基于知识图谱的用户建模方法，其特征在于，该方法包括：/n步骤S110，分别获取用户所访问的历史项目序列中每个项目的内容特征表示和结构特征表示，并通过多模态融合构建项目的完整表示；每个项目的结构特征表示基于预设的知识图谱中实体和关系的结构信息获取；/n步骤S120，获取用户与所访问的历史项目序列中每个项目的完整表示之间的语义路径表示，通过第一网络模型分别获取用户和各项目之间的交互表示；所述第一网络模型基于自注意力网络构建，用于基于用户与所访问的项目之间的多条语义路径表示，通过对各语义路径表示的加权获取用户和所述项目的交互表示；/n步骤S130，基于用户和所访问的历史项目序列中每个项目之间的交互表示，通过第二网络模型获取所述用户的动态偏好表示；所述第二网络模型基于自注意力网络搭建，用于基于用户与所访问的每个项目的交互表示，通过对各交互表示加权获得所述用户的动态偏好表示。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院自动化研究所，未经中国科学院自动化研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910818603.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质
- 下一篇：一种推荐方法及装置
