一种多次迭代对折词汇层级分类方法及系统

    公开(公告)号:CN113032562B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202110289396.6

    申请日:2021-03-18

    摘要: 本发明涉及一种多次迭代对折词汇层级分类方法及系统,所述层级分类方法包括:计算各待分类词汇的使用频率;根据待分类词汇的使用频率对待分类词汇进行升序排列,并标注序号;根据待分类词汇的总数及待分类词汇的所属领域,确定层级级数及迭代阈值;初始化各层级的候选分界阈值;各层级的候选分界阈值为待分类词汇的总数量;根据各层级的候选分界阈值、待分类词汇的序号以及迭代阈值,对待分类词汇进行迭代查询,得到各层级的分界阈值;根据各层级的分界阈值,得到待分类词汇的层级分类。以词频为基准,利用大类词汇出现的频率高于小类词汇出现的频率,通过循环迭代对折的方式对词汇层级进行划分,提高了划分效率,且层级划分精准。

    一种基于用户潜在兴趣的知识感知推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN118036740A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410019537.6

    申请日:2024-01-05

    摘要: 本发明涉及一种基于用户潜在兴趣的知识感知推荐方法及系统,所述方法包括:构建协同知识图,生成协同知识图中的实体与关系的嵌入表示,采用知识感知传播方式同时传播关联知识与用户偏好,通过知识感知注意力机制区分相邻实体的重要性并获得用户与项目每个传播层的嵌入表示,在协同知识图上激活并学习用户高阶潜在兴趣,与用户已交互项目相比较生成项目相关性权重,以此增强用户及项目最高阶的嵌入表示,采用信息衰减因子区分不同传播层的信息衰减程度,并有效聚合用户与项目的最终表示,通过内积操作得到预测分数,作为推荐依据;该方法能够降低信息衰减程度、提升知识关联性、有效学习高阶关联实体,从而提高推荐准确性。

    一种多次迭代对折词汇层级分类方法及系统

    公开(公告)号:CN113032562A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110289396.6

    申请日:2021-03-18

    摘要: 本发明涉及一种多次迭代对折词汇层级分类方法及系统,所述层级分类方法包括:计算各待分类词汇的使用频率;根据待分类词汇的使用频率对待分类词汇进行升序排列,并标注序号;根据待分类词汇的总数及待分类词汇的所属领域,确定层级级数及迭代阈值;初始化各层级的候选分界阈值;各层级的候选分界阈值为待分类词汇的总数量;根据各层级的候选分界阈值、待分类词汇的序号以及迭代阈值,对待分类词汇进行迭代查询,得到各层级的分界阈值;根据各层级的分界阈值,得到待分类词汇的层级分类。以词频为基准,利用大类词汇出现的频率高于小类词汇出现的频率,通过循环迭代对折的方式对词汇层级进行划分,提高了划分效率,且层级划分精准。