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公开(公告)号：CN112069291A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010882958.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种关系预测方法及系统，方法包括：对原始训练数据进行向量化处理，得到路径关系向量组；对所述路径关系向量组进行模型解码处理，得到关系特征表述向量；对所述关系特征表述向量进行模型构建，得到特征模型；根据所述特征模型分别对多个待测数据进行关系矩阵的计算，得到多个关系矩阵；对多个所述关系矩阵进行最小值筛选处理，得到最小关系矩阵，并将所述最小关系矩阵对应的所述待测数据作为所述路径关系向量组并进行模型解码处理得到预测数据。本发明有效的提高预测准确性，并具有良好的鲁棒性，能够合理准确的预测出目标节点的关系，实现了以少部分数据为依托去预测推理其它同类数据的关系或标签。
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公开(公告)号：CN112800207B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110041795.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种商品信息推荐方法、装置及存储介质，方法包括：导入商品信息数据集，对商品信息数据集的数据集划分得到商品信息训练集和商品信息测试集；对商品信息训练集进行向量化分析，得到知识图谱矩阵和训练集矩阵。本发明能够有效的挖掘出数据间的隐含特性，进而实现了准确的推荐，还能够在数学上有更好的区分，进而有利于挖掘出图中更多的有效信息，能够实现快速推荐并在特定场景下实现准确推荐，且具有一定的泛化性，对不同类型的数据均有一定的效果，同时，能够有效的提高推荐准确性，并具有良好的鲁棒性，能够合理准确的给用户推荐商品，实现了冷启动对用户推荐商品并提高了推荐的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN112800207A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110041795.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种商品信息推荐方法、装置及存储介质，方法包括：导入商品信息数据集，对商品信息数据集的数据集划分得到商品信息训练集和商品信息测试集；对商品信息训练集进行向量化分析，得到知识图谱矩阵和训练集矩阵。本发明能够有效的挖掘出数据间的隐含特性，进而实现了准确的推荐，还能够在数学上有更好的区分，进而有利于挖掘出图中更多的有效信息，能够实现快速推荐并在特定场景下实现准确推荐，且具有一定的泛化性，对不同类型的数据均有一定的效果，同时，能够有效的提高推荐准确性，并具有良好的鲁棒性，能够合理准确的给用户推荐商品，实现了冷启动对用户推荐商品并提高了推荐的可靠性和准确性。
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