[發明專利]一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法、系統和設備

在審

• 申請號: 202110099046.3
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112765488A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 鄧志彬;陳平華
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/36;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 郭帥

1.一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的社交網絡，計算所述社交網絡中的用戶間社交相似度；

根據評分矩陣和所述社交網絡計算用戶間信任度；

根據評分矩陣計算基于用戶的評分相似度和基于行為的項目相似度；

根據知識圖譜計算項目語義相似度；

根據所述項目語義相似度和所述基于行為的項目相似度計算項目融合相似度；

根據所述基于用戶的評分相似度、所述用戶間信任度和所述用戶間社交相似度計算用戶融合相似度；

將所述項目融合相似度和所述用戶融合相似度融入基礎矩陣分解模型，得到融合社交網絡和知識圖譜的推薦模型；

根據梯度下降法最小化所述融合社交網絡和知識圖譜的推薦模型，得到用戶對未評分目標項目的預測評分。

2.根據權利要求1所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述獲取用戶的社交網絡，計算所述社交網絡中的用戶間社交相似度，包括：

獲取用戶的社交網絡；

使用圖卷積神經網絡訓練用戶的社交網絡，學習具有社交關系的用戶在低維向量空間的節點嵌入表達；

采用第一余弦相似度函數計算用戶間社交相似度。

3.根據權利要求2所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述根據評分矩陣和所述社交網絡計算用戶間信任度，包括：

根據所述評分矩陣和所述社交網絡計算用戶項目權重，根據所述用戶項目權重計算用戶間信任度，所述用戶間信任度的計算公式為：

其中，W_u,v為用戶u到用戶v的邊的權重，f(U_u,U_v)為用戶u和用戶v共同評分的項目的并集。

4.根據權利要求3所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述根據評分矩陣計算基于用戶的評分相似度和基于行為的項目相似度，包括：

根據所述評分矩陣，采用第二余弦相似度函數計算得到基于用戶的評分相似度，所述第二余弦相似度函數為：

其中，U_i為第i個用戶，U_j為第j個用戶，R_ik為評分矩陣R_m×n中第i個用戶對第k個項目的評分值，R_jk為評分矩陣R_m×n中第j個用戶對第k個項目的評分值，m為用戶數，n為項目數；

根據所述評分矩陣，采用第三余弦相似度函數計算得到基于行為的項目相似度。

5.根據權利要求4所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述根據知識圖譜計算項目語義相似度，包括：

使用TransE算法在保留語義信息的基礎上，將知識圖譜中的實體和關系進行向量化表示，得到項目的特征矩陣；

根據所述項目的特征矩陣，采用第四余弦相似度函數計算項目語義相似度。

6.根據權利要求5所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述根據所述項目語義相似度和所述基于行為的項目相似度計算項目融合相似度，包括：

采用融合因子θ∈[0，1]對融合所述項目語義相似度和所述基于行為的項目相似度，得到項目融合相似度。

7.根據權利要求6所述的融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，其特征在于，所述根據所述基于用戶的評分相似度、所述用戶間信任度和所述用戶間社交相似度計算用戶融合相似度，包括：

用融合因子α∈[0，1]，β∈[0，1]，γ∈[0，1]融合所述基于用戶的評分相似度、所述用戶間信任度和所述用戶間社交相似度，得到用戶融合相似度，所述用戶融合相似度為：

其中，α+β+γ＝1，sim_social(U_i,U_j)為用戶間社交相似度，為用戶間信任度，sim_score(U_i,U_j)為基于用戶的評分相似度。