基于全局与动态知识图谱引导的价格感知推荐方法及系统

本发明公开了一种基于全局与动态知识图谱引导的价格感知推荐方法及系统，通过获取B2B电子商务平台中用户与商品的历史交互数据，以天为粒度对商品价格进行等级划分并通过等级划分获取商品的动态价格特征，以天为单位构造含有用户、商品等节点的动态知识图谱与全局知识图谱；利用知识图谱嵌入学习技术学习全局知识图谱与动态知识图谱的节点表征；构建基于深度学习的价格感知推荐模型，将学习到的节点表征用于模型输入，通过模型捕获商品价格和用户偏好的动态变化，并利用贝叶斯排序损失训练模型。通过本发明，能够显著提升推荐系统性能与用户体验，同时，提升数据推荐效果。