[发明专利]一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202010131570.X | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111369318A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 辜丽川;王星月;饶海笛;王超;焦俊;高佳乐;李健;李菲;赵子豪;王梦瑶 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06F16/36;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/295 |
| 代理公司： | 合肥鼎途知识产权代理事务所(普通合伙) 34122 | 代理人： | 叶丹 |
| 地址： | 230036 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 商品 知识 图谱 特征 学习 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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