[发明专利]基于图神经网络和知识图谱结合的文化资源推荐方法在审
| 申请号： | 202210679722.9 | 申请日： | 2022-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN115062237A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王兴伟;任俊意;易波;何强;黄敏 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/958;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图神经网络和知识图谱结合的文化资源推荐方法，包括构建推荐模型MKB，将用户集U和物品集V输入至推荐模型MKB中，得到输入用户和物品交互数据和知识图谱数据，并对其进行数据预处理，获取用户、物品和知识图谱三元组信息；利用二部图神经网络提取用户向量矩阵和物品初始化向量矩阵，深度挖掘用户和物品交互数据，增强特征向量表示，同时使用知识图谱特征学习实现物品信息与知识图实体信息的交互，解决实际应用中冷启动和稀疏性问题。本发明在提取特征向量时，同时考虑用户和物品交互数据的显示和隐式关系，使得特征向量表示更加准确，并结合知识图谱技术，丰富物品特征向量信息，从而有效提高了推荐系统的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 知识 图谱 结合 文化 资源 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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