一种基于知识图谱的数据推荐方法及系统

本发明公开了一种基于知识图谱的数据推荐方法及系统。本发明方法包括以下步骤：获取用户与条目对应的实体，并基于Dijkstra算法获取最近的若干个用户与条目的实体，得到用户实体组与条目实体组；构建初始数据推荐模型；通过计算全过程总损失函数来对初始数据推荐模型进行训练优化，得到数据推荐模型；基于数据推荐模型，完成实际的数据推荐。本发明方法对现有的KGAT进行改造，通过增加高斯噪声来提升样本的多样性以及样本之间的正则性，然后利用滤波机制挑选出与正样本特征相差甚远的负样本，最后通过对比学习进一步扩大正负样本之间的特性差异，以达到更好学习样本的特征表示，从而达到提升推荐的准确性、鲁棒性和公平性。