基于知识图谱的信息推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及知识图谱领域，尤其涉及一种基于知识图谱的信息推荐方法、装置、设备及存储介质。其方法包括：获取预设时间段内的多个热搜新闻；对所有热搜新闻进行新闻知识提取，得到每个热搜新闻的新闻知识图谱；对新闻知识图谱进行隐式关系的特征提取，并根据隐式关系对新闻知识图谱中的新闻实体进行上位化，得到新闻知识图谱的上位知识图谱；对每个上位知识图谱进行类型识别，得到每个上位知识图谱的知识类型；获取用户的需求数据，从多个知识类型中匹配出与需求数据对应的用户知识类型，将与用户知识类型对应的热搜新闻标记为用户的推荐新闻；将推荐新闻推送给用户。通过本发明专利技术可得到中心语义突出的上位知识图谱，使得信息推荐更加准确。更加准确。更加准确。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的信息推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及知识图谱领域，尤其涉及一种基于知识图谱的信息推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]知识图谱是人工智能的重要领域，随着人工智能的加快到来，智能服务的应用越来越广泛。例如，购物平台的商品推荐、新闻平台的新闻推荐等。
[0003]在现有技术中，智能推荐一般采用通过分析用户的历史访问信息，根据历史访问信息挑选出用户可能感兴趣的信息或者产品等，现有技术很难发现产品与产品之间的隐藏关系，且没有结合当前的热搜信息进行推荐，导致推荐的产品缺乏时效性，推荐效果较差。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于知识图谱的信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术很难发现产品与产品之间的隐藏关系，且没有结合当前的热搜信息进行推荐的问题。
[0005]一种基于知识图谱的信息推荐方法，包括：
[0006]获取预设时间段内的多个热搜新闻；
[0007]对所有所述热搜新闻进行新闻知识提取，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的信息推荐方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内的多个热搜新闻；对所有所述热搜新闻进行新闻知识提取，得到每个所述热搜新闻的新闻知识图谱；对所述新闻知识图谱进行隐式关系的特征提取，并根据所述隐式关系对所述新闻知识图谱中的新闻实体进行上位化，得到所述新闻知识图谱的上位知识图谱；对每个所述上位知识图谱进行类型识别，得到每个所述上位知识图谱的知识类型；获取用户的需求数据，从多个所述知识类型中匹配出与所述需求数据对应的所述用户知识类型，将与所述用户知识类型对应的所述热搜新闻标记为所述用户的推荐新闻；将所述推荐新闻推送给所述用户。2.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息推荐方法，其特征在于，所述获取用户的需求数据，从多个所述知识类型中匹配出与所述需求数据对应的所述用户知识类型，将与所述用户知识类型对应的所述热搜新闻标记为所述用户的推荐新闻之前，包括：获取多个用户的聊天数据，处理所述聊天数据，生成所述多个用户的用户画像；分析所述多个用户的用户画像，得到所述多个用户的需求数据。3.如权利要求2所述的基于知识图谱的信息推荐方法，其特征在于，所述处理所述聊天数据，生成所述多个用户的用户画像，包括：对所述聊天数据进行图谱构建，得到用户数据图谱；基于所述用户数据图谱，生成所述多个用户的用户画像。4.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息推荐方法，其特征在于，所述获取用户的需求数据，从多个所述知识类型中匹配出与所述需求数据对应的所述用户知识类型，将与所述用户知识类型对应的所述热搜新闻标记为所述用户的推荐新闻，包括:获取多个用户的所述需求数据；通过新闻类型推荐模型对所述需求数据进行分析预测，得到所述多个用户的推荐类型；从所有所述知识类型中匹配出与所述推荐类型对应的用户知识类型，获取与所述用户知识类型对应的热搜新闻，并将所述热搜新闻标记为所述推荐新闻。5.如权利要求1所述的基于知识图谱的信息推荐方法，其特征在于，所述获取预设时间段内的热搜新闻，包括：获取预设时间段内的多个新闻链接；从所有所述新闻链接中筛选出与预设新闻类别对应的多个待处理新闻链接；获取热搜关键词，运用网络爬取技术，获取与所述待处理新闻链...

【专利技术属性】
技术研发人员：任笑笑，童鑫，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：