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公开(公告)号：CN113506131B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110727165.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的个性化推荐方法，利用用户对物品的评论情况，获取用户对物品的具体购买情况，再结合物品所属产地和随机变量，使用编码器捕获用户对物品的偏好，使用解码器预测用户将会购买的物品。利用预测的用户将会购买的物品、用户对物品的购买情况和物品所属产地，使用全连接层构建的判别器判断预测的用户将会购买的物品的真假情况。最终计算预测用户将会购买的物品与真实物品的相关系数，选取相关系数最高的物品进行推荐。
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公开(公告)号：CN114445180A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210055478.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/36 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的个性化推荐方法及装置，方法包括：S1：将用户、物品以及物品的属性值抽象为实体节点，基于用户与物品之间的关系建立第一边，将物品与物品属性值之间的属性关系作为第二边，进而构建出包含用户与物品的协同知识图谱，并根据协同知识图谱获取实体节点之间的嵌入表示；S2：针对实体节点中用户u与实体节点中物品i之间的连接路径，根据各个实体节点的嵌入对连接路径进行聚合处理，得到连接路径的嵌入表示；S3：使用实体节点之间的嵌入表示以及连接路径的嵌入表示训练预先搭建的模型直至模型收敛，得到目标预测模型，所述目标预测模型用于向用户推荐物品。本方法以端到端的方式可以进行更加准确的物品推荐。
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公开(公告)号：CN114445180B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210055478.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/36 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的个性化推荐方法及装置，方法包括：S1：将用户、物品以及物品的属性值抽象为实体节点，基于用户与物品之间的关系建立第一边，将物品与物品属性值之间的属性关系作为第二边，进而构建出包含用户与物品的协同知识图谱，并根据协同知识图谱获取实体节点之间的嵌入表示；S2：针对实体节点中用户u与实体节点中物品i之间的连接路径，根据各个实体节点的嵌入对连接路径进行聚合处理，得到连接路径的嵌入表示；S3：使用实体节点之间的嵌入表示以及连接路径的嵌入表示训练预先搭建的模型直至模型收敛，得到目标预测模型，所述目标预测模型用于向用户推荐物品。本方法以端到端的方式可以进行更加准确的物品推荐。
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公开(公告)号：CN113506131A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110727165.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的个性化推荐方法，利用用户对物品的评论情况，获取用户对物品的具体购买情况，再结合物品所属产地和随机变量，使用编码器捕获用户对物品的偏好，使用解码器预测用户将会购买的物品。利用预测的用户将会购买的物品、用户对物品的购买情况和物品所属产地，使用全连接层构建的判别器判断预测的用户将会购买的物品的真假情况。最终计算预测用户将会购买的物品与真实物品的相关系数，选取相关系数最高的物品进行推荐。
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