[發明專利]基于知識圖譜的節點推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202010959476.3
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112100400A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 楊卓士
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/335
• 代理公司: 北京鼎佳達知識產權代理事務所(普通合伙) 11348
• 代理人: 任媛;劉鐵生

本發明公開了一種基于知識圖譜的節點推薦方法及裝置，涉及知識圖譜技術領域，主要目的在于結合用戶的查詢內容計算知識圖譜中相關節點的中心性，提高推薦節點中心性計算的準確性。本發明主要的技術方案為：根據用戶的查詢內容在知識圖譜中匹配相關的節點；根據所述節點在知識圖譜中的入度關系分別計算各節點的中心性；根據所述節點的中心性確定向所述用戶推薦節點的順序。以此提高向用戶反饋結果的準確性。本發明用于對知識圖譜中的節點確定針對不同用戶需求的節點中心性。

技術領域

本發明涉及知識圖譜技術領域，尤其涉及一種基于知識圖譜的節點推薦方法及裝置。

背景技術

知識圖譜(Knowledge Graph)，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。知識圖譜是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。因此，知識圖譜在不同行業、不同領域中都有著越發廣泛的應用，如問答、搜索、個性化推薦等等。

其中，節點中心性計算是分析知識圖譜的核心內容之一，中心性算法(centralityalgorithm)用于理解圖中特定節點的角色及其對網絡的影響，有助于理解群體動態，如可信度、可訪問性、事物傳播的速度等。目前，常用的中心性算法主要分為兩種方式：一種是以節點的出入度進行計算，如度中心性計算法，這種方式是通過比較節點出入度的加和個數來判斷節點的中心性，由于其并不考慮節點間的關聯程度，使得其計算結果有較大冗余，計算準確性不高。另一種是通過節點間的最短距離進行計算，如接近中心性算法，即，若某節點到所有節點的距離和最短，則該節點的中心性最高，但是，該算法需要考慮全圖中的所有節點，其計算復雜度較高，并且對于特定場景的適用性欠佳，即計算結果對于不同場景的準確度差異明顯。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提出了一種基于知識圖譜的節點推薦方法及裝置，主要目的在于結合用戶的查詢內容計算知識圖譜中相關節點的中心性，提高推薦節點中心性計算的準確性。

為達到上述目的，本發明主要提供如下技術方案：

第一方面，本發明提供一種基于知識圖譜的節點推薦方法，包括：

根據用戶的查詢內容在知識圖譜中匹配相關的節點；

根據所述節點在知識圖譜中的入度關系分別計算各節點的中心性；

根據所述節點的中心性確定向所述用戶推薦節點的順序。

優選的，所述根據用戶的查詢內容在知識圖譜中匹配相關的節點，包括：

根據用戶的查詢內容確定查詢類別，所述查詢類別為所述知識圖譜的節點所含有的類別；

在所述知識圖譜中匹配具有所述查詢類別的節點。

優選的，所述根據所述節點在知識圖譜中的入度關系分別計算各節點的中心性，包括：

基于節點的入度關系獲取知識圖譜中對應邊的關系權重；

利用所述關系權重以及入度關系計算各節點的中心性。

優選的，所述利用所述關系權重以及入度關系計算各節點的中心性，包括：

根據關系權重對所述節點的入度關系進行加權求和，得到所述節點的入度關系重量；

按照節點以及具有入度關系節點的數量對所述節點的入度關系重量進行歸一化處理，得到所述節點的中心性。

優選的，所述根據所述節點在知識圖譜中的入度關系分別計算各節點的中心性，還包括：