一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法，包括以下内容：在RippleNet中使用知识图数据MovieLens

【技术实现步骤摘要】
一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法


[0001]本专利技术涉及知识图谱
，具体是指一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法。

技术介绍

[0002]基于知识图谱的推荐系统主要利用图谱内丰富的语义关系、项目链接等信息挖掘用户与项目之间的潜在关联，实现对用户的精准推荐。RippleNet模型2018年由Wang Hongwei等提出，该模型首先给定一个项目和一个用户，然后将项目经过嵌入转化的低维向量不断同用户周围的n跳项目转化向量进行交互计算，最后组成该用户的向量表示，再通过与给定项目转化向量计算获得用户点击概率从而完成推荐。

技术实现思路

[0003]针对以上问题，本专利技术提出了一种能够提高知识图谱推荐精度的方法。
[0004]本专利技术提供的技术方案为：
[0005]一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法，包括以下内容：在RippleNet中使用知识图数据MovieLens
‑
1M，构建成知识图谱；
[0006]利用广度优先的子网抽取算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RippleNet算法的知识图谱推荐精度方法，其特征在于，包括以下内容：在RippleNet中使用知识图数据MovieLens
‑
1M，构建成知识图谱；利用广度优先的子网抽取算法构建最大连通子图，并存储成三元组形式；将构建成的图谱三元组利用RippleNet模型进行计算，得到结果为：AUC：0.921、ACC：0.844；对知识图数据提取MovieLens
‑
1M最大连通子图进行预处理，而后进行计算，从而提高RippleNet模型推荐精度。2.根据权利要求1所述的一种基于RippleNet算法的知识图谱...

【专利技术属性】
技术研发人员：安文涛，陈珊珊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：