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一种基于对比学习的知识感知推荐方法 

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申请/专利权人:成都开源众智信息技术有限公司

摘要:本发明公开了一种基于对比学习的知识感知推荐方法,属于知识图谱技术领域,包括以下步骤:采用TransR模型和TATEC模型对知识图谱进行知识增强训练,并进行关系感知的路径聚合,得到二部交互图;对二部交互图进行去噪处理,得到去噪交互图;将去噪交互图输入LightGCN主干网络中进行图特征编码,得到最终嵌入表示,并对最终嵌入表示进行结构对比增强;通过InfoNCE框架对二部交互图进行语义增强;对知识增强训练、结构对比增强和语义增强采用联合训练,优化知识图谱和二部交互图的嵌入表示,完成知识感知推荐。本发明解决了现有技术存在图结构的数据稀疏和噪声传播的问题。

主权项:1.一种基于对比学习的知识感知推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采用TransR模型和TATEC模型对知识图谱进行知识增强训练,并进行关系感知的路径聚合,得到二部交互图Gk1和二部交互图Gk2;S2、对二部交互图Gk1和二部交互图Gk2进行去噪处理,得到去噪交互图G'k1和去噪交互图G'k2;S3、将去噪交互图G'k1和去噪交互图G'k2输入LightGCN主干网络中进行图特征编码,得到最终嵌入表示,并对最终嵌入表示进行结构对比增强,得到用户对候选物品的交互可能性;S4、采用K-means聚类方法将用户和物品分入a个簇群,并通过InfoNCE框架对二部交互图Gk1和二部交互图Gk2进行语义增强;S5、基于交互可能性,对知识增强训练、结构对比增强和语义增强采用联合训练,优化知识图谱、二部交互图Gk1和二部交互图Gk2的嵌入表示,完成知识感知推荐。

全文数据:

权利要求:

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