一种基于对比学习的知识感知推荐方法

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正文
推荐专利
一种基于对比学习的知识感知推荐方法
申请号:CN202410724426
申请日期:2024-06-05
公开号:CN118627606A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于对比学习的知识感知推荐方法,属于知识图谱技术领域,包括以下步骤:采用TransR模型和TATEC模型对知识图谱进行知识增强训练,并进行关系感知的路径聚合,得到二部交互图;对二部交互图进行去噪处理,得到去噪交互图;将去噪交互图输入LightGCN主干网络中进行图特征编码,得到最终嵌入表示,并对最终嵌入表示进行结构对比增强;通过InfoNCE框架对二部交互图进行语义增强;对知识增强训练、结构对比增强和语义增强采用联合训练,优化知识图谱和二部交互图的嵌入表示,完成知识感知推荐。本发明解决了现有技术存在图结构的数据稀疏和噪声传播的问题。
技术关键词
推荐方法 矩阵 语义 节点 样本 表达式 实体 知识图谱技术 关系 三元组 梯度下降法 生成用户 原型 网络 框架 超参数 指示器 噪声
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