公开(公告)号：CN114637863A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210329811.0

申请日：2022-03-31

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 邢烨 ,  吕艳霞 ,  刘杰民

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明提供一种基于传播的知识图谱推荐方法，涉及推荐系统技术领域。由双端知识传播模块、循环注意力嵌入模块、推荐预测模块以及推荐解释模块组成。双端知识传播模块包括双端传播和双向知识传播，双端传播进行用户和物品信息的知识映射，双向知识传播是将用户和物品的信息在知识图谱上进行传播更新；循环注意力嵌入模块采用基于循环神经网络的注意力机制，学习实体迭代更新过程中邻居实体的权重；推荐预测模块通过聚合知识传播后得到的多层向量表示更新用户和物品嵌入向量，并采用内积操作得到最终的预测交互概率；推荐解释模块通过融合用户—物品交互图和知识图谱，挖掘目标用户到推荐结果之间的潜在联系，并以图结构的形式给出解释结果。

公开(公告)号：CN114637863B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202210329811.0

申请日：2022-03-31

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 邢烨 ,  吕艳霞 ,  刘杰民

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明提供一种基于传播的知识图谱推荐方法，涉及推荐系统技术领域。由双端知识传播模块、循环注意力嵌入模块、推荐预测模块以及推荐解释模块组成。双端知识传播模块包括双端传播和双向知识传播，双端传播进行用户和物品信息的知识映射，双向知识传播是将用户和物品的信息在知识图谱上进行传播更新；循环注意力嵌入模块采用基于循环神经网络的注意力机制，学习实体迭代更新过程中邻居实体的权重；推荐预测模块通过聚合知识传播后得到的多层向量表示更新用户和物品嵌入向量，并采用内积操作得到最终的预测交互概率；推荐解释模块通过融合用户—物品交互图和知识图谱，挖掘目标用户到推荐结果之间的潜在联系，并以图结构的形式给出解释结果。