一种融合深度领域信息和重要性信息的知识图谱推荐系统

本发明公开了一种融合深度领域信息和重要性信息的知识图谱推荐系统，包括深度搜索逐层采样模块在知识图谱中采用深度搜索策略对节点进行逐层采样，以获得多条游走路径，在获得多条游走路径后，利用一个单隐层神经网络来训练采样后得到的节点序列集合；图嵌入模块对知识图谱进行深层次的语义挖掘，不仅从深度上挖掘了信息，还考虑了信息的重要性，从而得到了更为丰富和全面的表示；重要性邻域采样模块设置为量化网络中各节点与中心节点之间的紧密性关系。本发明提出了在采样过程中将深度搜索采样策略与重要性邻域采样策略相结合的方法，更准确地获取用户和项目的潜在偏好，实现了不差于深度模型的性能和速度。