摘要
本发明公开一种基于知识感知自监督学习的长尾序列推荐算法,按照如下步骤:将用户‑物品交互二部图与知识图谱进行融合形成协同知识图谱;利用Transformer对原始长尾序列进行编码;在知识图谱中提取原始长尾序列的扩展序列;利用Transformer对扩展序列进行编码;利用自监督学习训练两种编码得到的长尾序列的嵌入;将训练好的长尾序列嵌入与物品嵌入进行内积得到预测评分,选取预测评分最高的N个物品作为推荐结果提供给目标用户,从而产生高精度的推荐结果,有效地解决了长尾序列长度短无法获得高精度推荐的问题。
技术关键词
序列推荐
图谱
实体
编码器
算法
三元组
超参数
关系
样本
节点
定义
系统为您推荐了相关专利信息
Lyapunov指数
特征提取方法
非线性相位
耦合特征
相位特征
神经网络加速装置
忆阻交叉阵列
协处理器
信号转换模块
异构