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公开(公告)号：CN115374288A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210890992.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及个性化推荐技术，其公开了一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法，解决传统推荐方法存在的数据稀疏和解释性差，实际推荐效果不佳，难以满足实际使用需求的问题。本发明首先将推荐系统中的项目与知识图谱的实体对齐，形成训练样本集；然后构建包括输入层、编码层、特征融合层及输出层的推荐模型，将训练样本集作为推荐模型的输入，采用选取的损失函数作为优化目标，对推荐模型进行训练；最后，基于训练好的推荐模型计算用户采纳待推荐项目的概率，根据概率的大小进行排序，生成用户的推荐候选集。适用于各类内容、资源、物品的个性化推荐。
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