[發明專利]一種基于知識圖譜的個性化推薦方法

在審

• 申請號: 202010558800.0
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111651678A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 陳雨;陳運文;于敬;劉文海;趙圓方;紀達麒;柳凱
• 申請（專利權）人: 達而觀信息科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/36
• 代理公司: 上海智力專利商標事務所(普通合伙) 31105
• 代理人: 張文玄;周濤

1.一種基于知識圖譜的個性化推薦方法，針對多個用戶和多個物品，所述物品具有若干物品屬性，其特征在于，所述推薦方法包括：

計算物品屬性對于物品的重要程度；

基于用戶行為，計算用戶對物品屬性的偏好程度；

基于用戶行為，計算物品與物品之間的物品相似度；

對于用戶行為中積極行為所作用的物品，篩選出物品相似度最大的若干第一推薦候選物品，預估用戶對第一推薦候選物品的第一偏好程度并篩選出第一偏好程度最大的若干第二推薦候選物品。

2.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述預估用戶對第一推薦候選物品的第一偏好程度的方法如下：

其中b_ij為用戶i對物品屬性j的偏好程度，T_kj為物品屬性j對物品k的重要程度，s_k為物品k和積極行為所作用的物品的相似度，p_i,k為用戶i對物品k的第一偏好程度。

3.根據權利要求2所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述推薦方法包括：

基于用戶對物品屬性的偏好程度，計算用戶與用戶之間的用戶相似度；篩選出用戶相似度最大的若干相似用戶；

獲取每個所述相似用戶的第二推薦候選物品，并集生成若干第三推薦候選物品；

預估用戶對第三推薦候選物品的第二偏好程度并篩選出第二偏好程度最大的若干第四推薦候選物品。

4.根據權利要求3所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述預估用戶對第三推薦候選物品的第二偏好程度的方法如下：

其中，相似度最大的若干相似用戶的集合為Q，相似用戶為q，UT_i為第三推薦候選物品，QT_i＝{q}，q∈Q，QT_i為第二推薦候選物品中包括有第三推薦候選物品的相似用戶的集合，su_q為相似用戶q的用戶相似度，為相似用戶q對第三推薦候選物品UT_i的第一偏好程度，為用戶對第三推薦候選物品的第二偏好程度。

5.根據權利要求4所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述計算用戶與用戶之間的用戶相似度的方法包括：

為每一個用戶生成一個向量：

u_i＝(b_i1,b_i2,…,b_in)

其中u_i表示第i個用戶，b_ij表示用戶u_i對第j個物品屬性的偏好程度；

根據用戶的向量，計算用戶與用戶間的余弦相似度：

6.根據權利要求5所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述推薦方法包括：

將第二推薦候選物品和/或第四推薦候選物品和/或用戶行為中積極行為所作用的物品加入到推薦候選集。

7.根據權利要求6所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述推薦方法包括：

對于所述推薦候選集，過濾掉用戶發生過點擊行為的物品，作為最終推薦結果。

8.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的個性化推薦方法，其特征在于，所述計算物品屬性對于物品的重要程度通過tf-idf算法。