[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

本申請公開了一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法、系統和設備，分別從社交網絡和知識圖譜中挖掘用戶和物品的影響因素，計算出相似用戶和相似物品從而融入傳統的矩陣分解推薦模型中形成一種新的推薦模型，解決了現有的推薦系統中存在的數據稀疏性和冷啟動問題影響了推薦性的技術問題。

技術領域

本申請涉及網絡社交信息推薦技術領域，尤其涉及一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法、系統和設備。

背景技術

在社交網站泛濫的當下，人們可以通過網絡添加好友，增加關注，成為粉絲，這些社交行為構成了巨大的社交網絡。為很好地利用社交網絡資源，實現資源共享與推送，采用推薦系統向用戶推送與用戶興趣相關的信息。推薦系統主要利用用戶對項目的行為信息，挖掘出用戶的個性化需求，通過用戶的興趣模型主動向用戶提供滿足其需求的信息，成為了為用戶提供個性化服務的一個重要研究領域，也得到了廣泛的應用。然而現有的推薦系統中存在的數據稀疏性和冷啟動問題影響了推薦性能。

發明內容

本申請提供了一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法、系統和設備，用于解決現有的推薦系統中存在的數據稀疏性和冷啟動問題影響了推薦性的技術問題。

有鑒于此，本申請第一方面提供了一種融合社交網絡和知識圖譜的推薦方法，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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：