[发明专利]基于知识图谱的推荐算法性能优化的方法在审
| 申请号： | 202011455909.8 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112417306A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 王钰蓥;王勇 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于知识图谱的推荐算法性能优化的方法，解决推荐系统可解释性、缓解冷启动并提高算法准确性的方法。首先解决算法的可解释性问题：通过对原始数据集进行预处理，构建知识图谱，利用知识图谱元路径提取技术得到路径信息，输入到循环神经网络GRU中，并添加注意力机制和平均池化层，对不同路径进行重要性区分，得出模型预测向量。其次缓解算法的冷启动问题：对用户和物品的节点属性信息进行相乘，得出属性融合向量。将两部分向量结果以3：7的比例进行结合，利用交叉熵损失函数对模型进行训练，得出预测结果。经实验得出：与基于GRU模型的推荐算法相比，算法的准确性提高2.3％，与传统矩阵分解模型相比，准确性提高5.1％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 推荐 算法 性能 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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