[发明专利]一种基于知识图谱的长尾推荐计算方法有效
| 申请号： | 202010844604.X | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN112102029B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陈华钧;文博;邓淑敏 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/35;G06F16/36 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识图谱的长尾推荐计算方法，包括：首先从商品知识图谱中通过图谱表示学习方法学习待推荐商品的嵌入表示；接着依据用户和商品交互数量的多少将用户划分为头部用户以及长尾用户；然后对头部用户使用传统协同过滤方法学习其嵌入表示，并通过聚类方法学习用户群体中的原型用户的嵌入表示；最终依据长尾用户和头部用户的相似程度，找出待预测长尾用户最相近的原型用户，使用原型用户的嵌入表示作为待预测长尾用户的嵌入表示进行预测。本发明利用知识图谱中的信息以及对相似用户群体的捕捉，实现了对长尾(低资源)用户喜好的预测，解决了传统协同过滤推荐系统中固有的长尾(低资源)推荐问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 长尾 推荐 计算方法 | ||
【主权项】：
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