[發明專利]一種面向知識感知推薦的知識圖譜構建方法

在審

• 申請號: 202210150860.8
• 申請日: 2022-02-18
• 公開（公告）號: CN114925207A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 吳岳辛;范春曉;張建明;秦爽
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/635;G06F16/9535
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 鄒芳德

1.一種面向知識感知推薦的知識圖譜構建方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1)，通過推薦數據集獲取用戶交互數據；

步驟2)，從步驟1)中的原始推薦數據集采樣獲得子數據集，再經過以下三個步驟獲得用于構建知識圖譜的二元評分數據集：

步驟2.1)，K-core提取：僅保留交互記錄大于K的用戶及項目；

步驟2.2)，交互密度控制：使交互密度在人為控制的范圍內；

步驟2.3)，評分二元化：通過人為設置評分閾值的方式將原始數據二元化，若原始評分大于等于閾值，則二元評分為1，否則為0；

步驟3)，由二元評分數據集中提取出項目集；

步驟4)，利用開源知識庫鏈接數據集KB4Rec，將推薦數據集中的項目與開放領域知識圖譜中的實體進行鏈接，實現項目-實體之間的映射；

步驟5)，根據步驟4)得出的映射關系從開放領域知識圖譜Freebase中，以項目實體作為初始種子集迭代地抽取三元組；

步驟6)，經過人工篩選有效關系、低頻實體過濾處理，構建了一個面向知識感知推薦的聯系增強的知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的一種面向知識感知推薦的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述的步驟1)中，所述的推薦數據集為包含電影、音樂、電商三個不同推薦領域的常用數據集。

3.根據權利要求2所述的一種面向知識感知推薦的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述的步驟1)中，所述的電影領域的數據集為Movielens-20M數據集，所述的音樂領域的數據集為Last.fm-1b數據集，所述的電商領域的數據集為Amazon-Book數據集。

4.根據權利要求1所述的一種面向知識感知推薦的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述的步驟5)中，抽取三元組的步驟為：

步驟5.1)，從二元評分數據集中提取項目集；

步驟5.2)，將項目集中的項目與通用知識圖譜中的實體進行鏈接；

步驟5.3)，根據項目-實體鏈接關系，使用項目集作為種子集從開放領域知識圖譜中抽取三元組，構成子圖；

步驟5.4)，提取子圖中的實體集作為新的種子集，從開放領域知識圖譜中繼續抽取三元組以擴充子圖；

步驟5.5)，根據K-core原則過濾低頻實體相關的三元組，構成聯系增強的知識圖譜。