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一种利用知识图谱中多跳路径特征的个性化推荐方法

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本发明应用于在线购物领域，结合知识图谱中多跳路径特征与已知的用户行为数据特征，构建用户购物偏好预测模型，公开了一种利用知识图谱中多跳路径特征的个性化推荐方法，包括：融合用户和购买商品(以下统称物品)的属性以及它们之间的关系构建用于推荐的知识图谱，并用邻接矩阵表示；基于用于推荐的知识图谱中的多跳路径特征，建立用户‑物品关系预测模型；采用随机梯度下降法训练得到用户‑物品关系预测模型中的参数。基于用户‑物品关系预测模型的计算结果，得到用户的TOP‑N推荐物品序列。本发明提出了利用知识图谱中多跳路径特征的个性化推荐方法，可以有效地考虑知识图谱路径特征对用户购物偏好的影响，提高个性化推荐结果的准确性。

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公开/公告号CN112115358A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-22

原文格式PDF
申请/专利权人中国船舶重工集团公司第七0九研究所;
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申请/专利号CN202010961213.6
发明设计人刘俊涛;饶子昀;曹万华;张毅;王振杰;王军伟;高子文;周莹;
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申请日2020-09-14
分类号G06F16/9535(20190101);G06Q30/06(20120101);
代理机构44372 深圳市六加知识产权代理有限公司;
代理人向彬
地址 430000 湖北省武汉市江夏区凤凰产业园藏龙北路1号
入库时间 2023-06-19 09:16:49

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