一种基于知识图谱补全的推荐系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于知识图谱补全的推荐系统
申请号:CN202411126645
申请日期:2024-08-16
公开号:CN119228477B
公开日期:2025-12-26
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种通过构建能充分利用异构多关系连接和能同时提取多维度特征交互的知识图谱补全模块,从而更准确地输出推荐商品的基于知识图谱补全的推荐系统,包括知识图谱构建模块、知识图谱补全模块和商品推荐模块。结合多关系图注意力网络和多尺度卷积的知识图谱补全模块弥补现有没有考虑到异构多关系连接和难以同时提取多维度特征交互的缺陷,使其更好地完成知识图谱补全任务,使得推荐系统在进行商品推荐的推理时具有更完备的知识图谱,有效提升了推荐系统输出推荐结果的准确度。
技术关键词
知识图谱补全 实体 注意力 知识图谱构建 三元组 推荐系统 融合特征 模块 邻居 关系 交互特征 计算中心 解码器 输入多尺度 矩阵 梯度下降法 编码器 异构 邻域
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种三维地质模型构建方法及相关装置
数字高程模型 三维地质模型 三维实体模型 插值算法 遥感影像数据
2
一种菜单导航方法、装置、设备、存储介质及产品
菜单导航方法 节点 文本 意图识别 实体
3
基于时频域特征融合网络多任务学习的雷达信号检测方法及系统
雷达信号检测方法 局部特征提取 序列 数学模型 时域特征提取
4
一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法
渔光互补光伏电站 神经网络模型 光伏阵列跟踪 光伏组件角度 光伏系统
5
起重机远程指令响应延时检测及在先在后补偿方法及系统
动态知识图谱 进化系统 推理机制 预测误差 决策系统
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号