[发明专利]一种聚合知识图神经网络和自适应注意力的推荐方法有效
| 申请号： | 202110279670.1 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112989064B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 张宜浩;袁孟;赵楚;陈绵 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种聚合知识图神经网络和自适应注意力的推荐方法，包括以下步骤：S1，将用户，关系，实体的知识图三元组作为输入，并为其分配初始嵌入表示即用户嵌入表示、关系嵌入表示、实体嵌入表示；S2，利用内积表示该种关系对用户的重要程度；将异构知识图谱转换为一个带权图，然后挑选邻居目标节点并训练其领域嵌入表示；将初始的实体嵌入表示喂进图神经网络训练并产生新的实体嵌入表示；随后聚合得到最终物品嵌入表示；S3，将用户嵌入表示和最终物品嵌入表示的内积作为最终预测评分，并将最高得分所对应的物品推荐给用户。本发明有效解决了矩阵分解算法仅利用用户与物品交互的局限性问题，且在聚合目标节点邻域的矢量表示时考虑了邻居节点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 聚合 知识 神经网络 自适应 注意力 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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