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龙图腾网恭喜西安烽火软件科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112732932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110024581.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法是由李慧慧;张洁;夏军生;樊武;丁军峰;刘慷;刘伟;王刚;周帅锋设计研发完成，并于2021-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法，将知识图谱中的用户实体进行画像，根据用户实体画像特征给目标用户实体返回关联度top‑K的用户实体群组。本发明可以更加全面地利用知识图谱的结构信息和语义信息刻画动态用户实体画像，增强用户实体群组推荐方法的精度，并为推荐结果提供理由，使得用户操作变得简单高效，并且也可以对知识图谱中的用户实体构建标签与提供联系。

本发明授权一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱嵌入的用户实体群组推荐方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、根据三元组数据构建用户的知识图谱，用户的知识图谱包括当前用户的所有信息，由用户实体和关系组成；步骤二、使用知识表示模型RippleNet和预训练语言模型BERT分别将用户实体和关系进行向量化表示；步骤三、使用基于内容的召回算法获取用户实体群组的候选集；步骤四、使用基于attention的LSTM模型建模用户实体的时序特征；所述步骤四具体包括：将候选集用户实体表示向量以及关系表示向量ER作为LSTM的输入，LSTM的公式简化如下： 其中，h*表示LSTM每个单元的隐状态；在注意力机制下输出向量是各个元素按其重要程度加权求和得到，如公式所示： 其中，参数i表示时刻，j表示序列中的第j个元素，Tx表示序列的长度，f·表示对元素每一维的编码；aij看做是一个概率，反映了元素hj对Ci的重要性，使用softmax函数来表示，如公式所示： 其中，eij反映了带编码的元素和其他元素之间的匹配度，当匹配度越高时，说明该元素对其的影响越大，则aij的值也就越大；通过基于attention的LSTM模型得到用户实体的特征嵌入向量表示fui∈Fu；步骤五、将嵌入向量输入到WideDeep模型中，获取用户实体间的高低阶交互特征，对用户实体进行画像；所述对用户实体进行画像具体包括：计算图谱中的用户实体与的交互，从而获得候选用户实体的关联度得分；给定其与目标用户相关性计算公式如下： 其中，WideDeep为WideDeep模型，pi是用户实体ui和用户实体uj的关联度；步骤六、计算用户实体间的关联度，输出目标用户实体关联度top-K的用户实体群组；将用户实体的关联度得分结果矩阵PScore保存，以供外部使用，形式如下：PScore＝pij,i＝1,2,…,P；j＝1,2,…,K；其中，pij为用户实体与用户实体的关联度。

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