公开(公告)号：CN117634600A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311433337.7

申请日：2023-10-31

Applicant: 燕山大学

Inventor： 胡心专 ,  李山山 ,  魏宁 ,  郭景峰 ,  贾玉彤 ,  张丽艳

IPC: G06N5/02 ,  G06N5/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/22 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开了一种基于知识感知的图自监督学习推荐方法，属于信息推荐系统技术领域该方法，包括以下步骤：A、通过计算知识图谱之间的节点相似性，生成基于语义的物品相似图；B、对比视图信息生成自监督信号，提高节点的表征能力；C、建立自监督学习任务和推荐任务联合训练方法，通过自监督与有监督联合优化策略，进一步优化模型的学习过程，达到个性化推荐的效果。本申请方法可以利用物品和物品之间的语义相似性产生有效的自监督信号，在模型训练中对已有监督信息进行有效扩充，提高模型对用户和物品嵌入的学习能力，可以通过更有效和更丰富的自监督信号促进模型训练，缓解数据稀疏带来的影响，提高推荐准确性。