[发明专利]一种改进的多任务学习与知识图谱结合的Ripp-MKR推荐方法有效
| 申请号： | 202110060998.4 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112800326B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 董立岩;王越群;刘元宁;朱晓冬;李永丽 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 鞠传龙 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的多任务学习与知识图谱结合的Ripp‑MKR推荐方法，推荐方法包括的步骤有：步骤一、输入用户点击历史、知识图谱以及项目的初始化向量；步骤二、针对用户点击历史、知识图谱进行递归，获取用户的历史兴趣属性与权重；步骤三、加权所有尾部的特征向量得到一级响应；步骤四、所有的响应加权求和获得用户向量矩阵；步骤五、进行项目向量矩阵与知识图谱头部向量交叉训练；步骤六、迭代更新用户向量、项目向量、知识图谱头部尾部向量；步骤七、损失函数学习。有益效果：自动发现用户的层次潜在兴趣，推荐模块和KGE模块通过专门设计的交叉和压缩单元进行连接。采用多任务学习框架进行交替学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 任务 学习 知识 图谱 结合 ripp mkr 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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