CN115374288B 一种基于知识图谱与注意力机制的推 荐方法 （电子科技大学）_第1页
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一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法发明首先将推荐系统中的项目与知识图谱的实基于训练好的推荐模型计算用户采纳待推荐项2输出层：结合更新后的用户嵌入表示和项目编号嵌入表示生成用户与项目的交互概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，所述编码层基于更新后的用户偏好构建知识图谱中各节点的邻居节点;为关系类型的相关参数，f()函数代表Relu激活函数，w()表示节点i基于更新后的用户偏所述特征融合层融合更新后的用户偏好表示和知识表示，对用户嵌3所述编码层基于关系与用户偏好的相关性，利用注意力机制对用户偏好表示进行更注意力分数B(u,p)的计算公式如下：4e;代表项目i的最终嵌入表示。5[0005]本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方点的关系类型信息对知识图谱各实体的知识表67为关系类型的相关参数，f()函数代表Relpppp[0049]其中，0={(u,i,)I(u,i)e0+,(u,)e0-}是用户u与项目间，观察到的交互8后利用注意力机制结合用户偏好将知识转移到推荐系统中，从而丰富了用户与物品的表[0058]如图1所示，本实施例中的基于知识图谱与注意力机制的推荐方法的实施步骤如[0069]本步骤中，我们设计了用于商品推荐的基于知识图谱与9节点的关系类型信息对知识图谱各实体的知识表[0073]输出层负责结合更新后的用户嵌入表示和项目编号嵌入表示生成用户与项目的pp"lrp是代表关系r和用户偏好p的可训练权重。[0086]为了获得更好的学习用户偏好，可以引入距离函数来引[0091]为了实现偏好间的独立化，这里最小化任意两个不同偏点的邻居节点的关系类型信息对知识图谱各为关系类型的相关参数，f()函数代表Relu激活函数，N(i)表示节点i基于更新后的用pppp

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