公开(公告)号：CN118709762A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410836652.2

申请日：2024-06-26

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 惠孛 ,  高辉 ,  田玲 ,  孙明 ,  王晨阳 ,  毛新宇 ,  范馨予

IPC: G06N5/022 ,  G06N5/04 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/042 ,  G06F16/36 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于子图关系信息的知识图谱关系预测方法，涉及机器学习技术领域，该方法为通过对实体数据的关系链接情况进行分析，得到知识图谱子图；基于知识图谱子图，对实体的位置特征和实体的邻域关系特征进行分析和融合，得到信息增强的初始表示特征数据；将初始表示特征数据输入表示特征预测模型，得到表示特征数据；利用有偏随机游走方法对知识图谱子图进行路径分析，得到知识图谱子图的路径特征数据；基于实体数据、表示特征数据和路径特征数据，利用三元组评分函数进行综合计算，得到知识图谱关系预测结果，完成对知识图谱关系的预测。本发明解决了现有基于子图的预测模型面对稀疏子图的鲁棒性较差问题。

公开(公告)号：CN118568364A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410790705.1

申请日：2024-06-19

Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院

Inventor： 张栗粽 ,  惠孛 ,  田玲 ,  郑旭 ,  范馨予 ,  夏宇昂 ,  王婷琦

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及兴趣点推荐技术，其公开了一种基于时空信息的用户动态兴趣点推荐方法，解决现有协同过滤方案存在的内容单一、静态化，以及基于深度学习的方案存在的数据稀疏性问题。该方法，基于目标用户当前时段的交互和其它用户在与当前时段属于相同时间段的交互，从空间和偏好两方面综合度量用户间的相似性，从而筛选出相似用户；然后，基于相似用户在该时段对目标用户历史交互的访问频次，构建静态的偏好列表；并基于相似用户各时间段的交互数据，建立状态转移模型，计算转移矩阵，在静态偏好列表的基础上利用转移矩阵计算出动态偏好，即推荐类别，最后以相似用户在该时间段的交互，基于推荐类别，为目标用户进行推荐。