一种基于知识图谱的冷启动解决方法技术

本发明专利技术公开一种基于知识图谱的冷启动解决方法，包括：步骤1：构建专业知识图谱；步骤2：将所述专业知识图谱中的实体和关系信息映射到低维向量空间；步骤3：将新用户加入推荐系统获取所述新用户的属性信息；步骤4：将所述新用户的属性信息整理为实体信息找出对应向量；步骤5：根据所述对应向量及相关关系，反推用户向量；步骤6：将所述用户向量加入到低维向量空间；步骤7：计算所述用户向量与系统中的其他用户向量之间的相似度；步骤8：根据相似度的排序，通过协同过滤算法为所述新用户进行物品推荐。本发明专利技术所述解决方法能够应用于新用户/新物品加入推荐系统的阶段，推导其向量表示，从而应用其他推荐算法进行推荐。

A solution to cold start based on Knowledge Map

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的冷启动解决方法
本专利技术属于知识图谱的应用
，具体涉及一种基于知识图谱的冷启动解决方法。
技术介绍
针对推荐系统在实际应用场景中经常遇到的用户/物品冷启动问题，如在图书、电影、电商等领域，传统推荐算法会由于新注册用户缺乏与相应物品对应的交互信息而无法进行相关推荐；同理，新物品的加入也存在类似问题；构建专业领域知识图谱，融合多源多方面信息，能够更好地表达用户特征。现有知识图谱研究主要集中于图谱的构建方法、图谱的知识表示学习，以及知识图谱应用于推荐算法提升推荐性能等，同时也有一些利用知识图谱解决稀疏性(用户物品间的历史交互信息少)和冷启动问题(由于数据稀疏性问题的存在，对于新用户/新物品无法给出推荐)的现有技术。但这些研究默认于已经获取了所有用户/物品的相关属性信息，并且在知识图谱表示学习训练过程中运用这些信息计算用户/物品向量，换句话说，其冷启动问题是针对数据稀疏性的冷启动问题；但在实际中，真正的冷启动问题是不包含用户/物品的任何信息，在知识图谱中也不包含相应用户/物品向量。目前现有技术中将知识图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的冷启动解决方法，其特征在于，包括：/n步骤1：构建专业知识图谱；/n步骤2：将所述专业知识图谱中的实体和关系信息映射到低维向量空间；/n步骤3：将新用户加入推荐系统，通过要求所述新用户填写或选择相关信息的方式获取所述新用户的属性信息；/n步骤4：将所述新用户的属性信息整理为实体信息，将所述实体信息与所述低维向量空间对应，找出对应向量；/n步骤5：根据所述对应向量及相关关系，反推用户向量；/n步骤6：将所述用户向量加入到低维向量空间，并将所述用户向量注明为推测向量；/n步骤7：计算所述用户向量与系统中的其他用户向量之间的相似度；/n步骤8：根据相似度的排序，通过协同过滤算法...

【技术特征摘要】
20191213 CN 201911279513X1.一种基于知识图谱的冷启动解决方法，其特征在于，包括：
步骤1：构建专业知识图谱；
步骤2：将所述专业知识图谱中的实体和关系信息映射到低维向量空间；
步骤3：将新用户加入推荐系统，通过要求所述新用户填写或选择相关信息的方式获取所述新用户的属性信息；
步骤4：将所述新用户的属性信息整理为实体信息，将所述实体信息与所述低维向量空间对应，找出对应向量；
步骤5：根据所述对应向量及相关关系，反推用户向量；
步骤6：将所述用户向量加入到低维向量空间，并将所述用户向量注明为推测向量；
步骤7：计算所述用户向量与系统中的其他用户向量之间的相似度；
步骤8：根据相似度的排序，通过协同过滤算法为所述新用户进行物品推荐。


2.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴，岳铭乾，张佳鑫，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11