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公开(公告)号：CN116204628A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310174702.0
申请日：2023-02-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱增强的物流知识神经协同过滤推荐方法，包括：获取未经处理的物流数据转换成三元组形式的规则信息，搭建初始知识图谱；选取表示学习方法中的TransR模型，对初始知识图谱进行语义特征提取；通过对图结构中相连节点分布本身，结合注意力机制，将领域信息聚合度到目标节点上，完成语义和结构特征的提取；将两个特征与原始项目表示进行融合，将融合后的最终实体带入到矩阵分解推荐和神经网络推荐中；最后将两个推荐模型进行融合，构建神经协同过滤推荐模型，得到最终推荐结果。使得物流知识信息的推荐更加准确，提高推荐的精确度。
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