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公开(公告)号：CN114491247A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210051109.2
申请日：2022-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱和用户长短期兴趣的推荐方法，包括：获取项目集并映射到通用知识图谱，获取用户‑项目交互信息；基于知识图卷积网络采用实体邻域聚合方式对邻域实体聚合获取待推荐项目的项目特征向量表示；通过偏好传播的方法学习用户长期偏好向量表示；将用户历史偏好集合中感兴趣的项目按时间顺序输入门控循环单元训练，获得用户短期偏好向量表示；将用户长短期偏好向量表示按列叠加融合，经过全连接层处理得到最终用户偏好向量表示，并同待推荐项目的项目特征向量表示经过内积计算对应特征维度的相似度后输入多层感知机，预测用户对待推荐项目感兴趣的概率。本发明方法提升了推荐效果，具有可解释性高、适应性强、高精度的特点。
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