一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法技术

本发明专利技术提供了一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，属于知识图谱及其应用领域。该方法通过结合图嵌入和知识表示学习的优势，能够有效地融合节点的结构信息和语义信息，提升推荐系统的精度和效果。本发明专利技术不依赖用户的交互数据，而是基于知识图谱中节点的结构关系和语义特征进行自适应推荐，从而避免了冷启动问题，并能充分挖掘节点之间的潜在关系与语义信息。该方法能够灵活处理不同类型的节点，适应多种复杂应用场景，在大规模知识图谱中提供高效、精准的相似节点推荐。通过图嵌入和知识表示学习的结合，本发明专利技术显著提升了推荐结果的准确性，知识图谱应用中，对于节点语义信息的缺乏和结构化知识的利用上，展现出明显的优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于知识图谱及其应用领域，具体涉及一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法。

技术介绍

1、推荐系统的核心目标是帮助用户从海量信息中筛选出有价值且符合个人兴趣的数据。这一系统通过收集用户与数据之间的互动记录，学习用户对数据的偏好，并以个性化的方式提供推荐服务，从而显著提升信息获取的效率和质量。

2、传统推荐算法主要包括三种类型：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及混合推荐算法。这些算法将推荐技术与不同的数据结构相结合，或应用于不同的场景，会产生不同的效果。尽管各种推荐算法在特定场景下均取得了较好的效果，但它们仍面临一些挑战：

3、过分依赖用户与数据之间的交互记录：当新用户或新数据加入系统时，由于缺乏交互记录，推荐算法难以学习用户对数据的偏好，导致系统无法提供有效的推荐服务，这就是所谓的冷启动问题。

4、传统节点推荐算法对知识图谱的适应性不足：大多数传统节点推荐算法是为普通图结构设计的，但随着知识图谱技术的发展和应用，这种数据结构已经广泛应用于多个行业。知识图谱通过节点和边来表示实体和概念及其关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述图嵌入编码器具体为node2vec编码器，将节点转换为低维图嵌入向量。

3.根据权利要求2所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述知识表示学习编码器具体为TransE模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述编码融合器具体通过向量连接操作将图嵌入向量和知识表示向量融合；所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述图嵌入编码器具体为node2vec编码器，将节点转换为低维图嵌入向量。

3.根据权利要求2所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述知识表示学习编码器具体为transe模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，所述编码融合器具体通过向量连...

【专利技术属性】
技术研发人员：章语，胡旺，王晨，李权洪，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：