【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据挖掘，具体涉及一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法。
技术介绍
1、为了解决早期协同过滤算法中出现的用户项目交互稀疏和冷启动问题，知识图谱开始作为辅助信息融入推荐系统中。这种方法采用了不同的策略，包括基于表示的方法、基于路径的方法以及两者的融合。在基于表示的方法中，通过学习连接用户和商品对之间路径的方式，直接对用户和商品的关系进行建模。这种方法能够有效地捕捉用户的偏好和商品的属性，但是其局限性在于仅仅补充了用户和商品之间的联系，未能捕捉到知识图谱中更为丰富的语义关系。另一方面，在基于路径的方法中，信息在整个知识图谱上传播，从而引入了与特定用户-商品无关的噪声。虽然这种方法能够更全面地传递知识，但也带来了一定的问题。为了克服这些局限性，研究者尝试将基于表示的方法和基于路径的方法融合起来。通过这种融合，推荐系统能够同时从知识图谱中获取丰富的语义信息，并更好地捕捉用户与商品之间的关系。这种综合方法在一定程度上解决了推荐系统中的稀疏性和冷启动问题，为用户提供更准确、个性化的推荐服务。
2、在信息推荐系统中引入...
【技术保护点】
1.一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的基于时序知识图谱嵌入的网购策略推荐方法，其特征在于，
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