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一种基于知识图谱的网上商城商品推荐方法

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本发明公开了一种基于知识图谱的网上商城商品推荐方法，利用网络爬虫技术获取用户对商品的评分信息和属性数据，对所述属性数据进行预处理后进行编号，根据所述评分信息将商品划分为正例和负例；根据商品及其属性数据，构建实体关系三元组，并得到商品知识图谱，获取设定路径数，进行相似度计算，得到相关性概率；将商品购买信息输入用户偏好建模模块中，并在所述商品知识图谱中传播，得到用户表示向量，基于邻居信息，结合对应的实体的特征信息，得到实体表示向量，将所述用户表示向量和所述实体表示向量进行内积运算后，将得到的购买概率按照降序排列，基于设定阈值进行选取，得到对应的推荐列表，能够准确的给用户推荐商品。

著录项

公开/公告号CN111507796A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-07

原文格式PDF
申请/专利权人桂林电子科技大学;
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申请/专利号CN202010268588.4
发明设计人古天龙;田冰冰;李龙;常亮;
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申请日2020-04-07
分类号G06Q30/06(20120101);G06Q30/02(20120101);G06F16/35(20190101);G06F16/36(20190101);G06F16/951(20190101);
代理机构45134 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人张学平
地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
入库时间 2023-12-17 11:41:09

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法律状态
2020-08-07

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