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推荐方法、终端设备及存储介质
摘要文本
本申请公开了一种推荐方法、终端设备及存储介质,属于预测技术领域,其中,所述一种推荐方法设计了全新的特征融合方法,采用多层注意力的深度特征融合模块对推荐模块与知识图谱嵌入模块的特征向量加权融合,进一步提高特征提取的能力,增强网络的表示效果,进而提高推荐结果的准确度。且基于翻译的思想,采用TransR改进知识图谱嵌入方法,更好地提取知识图谱的结构化特征,同时缓解数据稀疏的问题。
申请人信息
- 申请人:云南大学
- 申请人地址:650031 云南省昆明市翠湖北路2号
- 发明人: 云南大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 推荐方法、终端设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410133890.7 |
| 申请日 | 2024/1/31 |
| 公告号 | CN117688247A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F16/9535 |
| 权利人 | 云南大学 |
| 发明人 | 张德海; 王豪星; 赵迪 |
| 地址 | 云南省昆明市翠湖北路2号 |
专利主权项内容
1.一种推荐方法,其特征在于,所述推荐方法包括:接收用户的历史交互图谱头实体在关系映射矩阵中的翻译特征以及接收用户的历史交互物品集合的潜在特征;基于预设的多层注意力的深度特征融合机制,融合所述翻译特征和所述潜在特征,生成所述潜在特征对应的第一融合潜在特征和所述翻译特征对应的第一融合翻译特征,其中,所述深度特征融合机制为:
;
;
;其中,Q为用户信息矩阵,K为物品信息矩阵,V为所述历史交互物品集合,为所述深层特征融合机制,att为/>的缩写,/>为所述潜在特征,/>为所述翻译特征,/>为所述潜在特征对应的第一融合潜在特征,/>为所述翻译特征对应的第一融合翻译特征;将所述第一融合翻译特征输入知识图谱嵌入模块,作为下一实体的输入,以使所述知识图谱嵌入模块基于所述第一融合翻译特征更新用户历史交互图谱中实体和关系对应的向量表示,继续执行所述接收用户的历史交互图谱头实体在关系映射矩阵中的翻译特征以及用户的历史交互物品集合的潜在特征的步骤,直至满足预设的迭代次数;在满足预设的迭代次数时,根据用户的用户向量对应的用户潜在特征和所述第一融合潜在特征确定对应交互物品的访问概率;基于所述访问概率,输出对应的推荐结果。