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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和GraphSAGE的岗位推荐方法，包括：获取的用户和岗位数据，以三元组形式构建岗位知识图谱和用户‑岗位的交互矩阵；引入改进的GraphSAGE模型，优化邻域聚合方法，生成更丰富的节点表示；添加自注意力机制模块，使GraphSAGE模型可以自适应的学习自身与邻居节点的注意力权重，聚合生成更准确的节点表示；添加自监督学习模块，对用户和岗位交互信息的二分图进行数据增强；对获取的节点表征进行点积操作，将点积结果排序后取前N个作为推荐结果。与现有技术相比，本发明将注意力机制和引入改进的GraphSAGE模型可以有效地捕捉节点与邻居的关联表示，生成更准确的节点表示，并通过数据增强方法去扩充数据集，提高推荐性能。
主权项：1.一种基于知识图谱和GraphSAGE的岗位推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取用户和岗位数据信息，并根据获取的用户和岗位数据，以三元组形式构建岗位知识图谱和用户-岗位的交互矩阵；步骤2：将知识图谱中的用户和岗位看作图中的节点，节点之间的关系表示边，引入改进的GraphSAGE模型进行领域聚合，生成更丰富的节点表示；所述改进的GraphSAGE模型，在邻域聚合阶段的第一层，引入双曲正切Tanh函数作为激活函数，然后在邻域聚合阶段的第二层，引入线性整流函数ReLU；步骤3：对改进的GraphSAGE模型添加自注意力机制模块，使GraphSAGE模型自适应的学习自身与邻居节点的注意力权重，并通过聚合操作生成更准确的节点表示；步骤4：加入自监督学习模块，对用户和岗位交互信息的二分图进行数据增强，所述数据增强的具体方法为：通过随机添加和随机删除的方式，对图结构进行扩充；最终对获取的节点表征进行点积操作，将点积结果排序后取前N个作为推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于知识图谱和GraphSAGE的岗位推荐方法
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