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公开(公告)号：CN116127177A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211316154.2
申请日：2022-10-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种利用知识图谱嵌入负采样优化的推荐方法，包括设计负采样方法NSGAN改进知识图谱嵌入；抽象关系嵌入标签改进推荐；利用所述知识图谱嵌入负采样优化的推荐方法。本发明的负采样框架NSGAN具有良好的通用性，基于距离翻译的知识图谱嵌入模型均能方便地利用该框架采得高质量负样本，从而提升知识图谱嵌入质量，另一方面，由该负采样方法经过优化的推荐模块，采用的用户项目交互并非原始嵌入，而是交互关系所属的标签嵌入与推荐表示的拼接，有利于更精准把握交互这一概念在向量空间中的表示，具有更强的可行性和鲁棒性。
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