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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种融合注意力机制和双端知识图谱的电影推荐方法，步骤为：将用户的属性信息映射至低维向量空间中，构建用户‑属性二分图Gu；通过注意力机制，为用户‑属性的关系分配注意力分数并获取用户u的邻域表示；使用聚合器计算用户特征矩阵U；将电影知识图谱三元组中的首部实体与尾部实体映射至关系空间中，通过注意力机制计算在关系空间中首部实体与尾部实体的距离作为注意力得分获取电影v的邻域表示；使用聚合器得到电影特征V；将U与V送入预测函数中，计算用户对电影的评分yuv。本发明的融合注意力机制和双端知识图谱的电影推荐方法有效地提高了推荐的个性化、准确性以及结果的可解释性，可应用于多种场景中。
主权项：1.一种融合注意力机制和双端知识图谱的电影推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：首先从数据集文档中读取用户-属性信息，将其映射至低维空间中，构建用户-属性二分图Gu，然后在第一个全连接层中用非线性激活函数构造相应的层，获得用户-属性之间的注意力权重，计算用户u的邻域表示，最终使用聚合器得到用户特征U；步骤2：将电影信息输入至知识图谱中，获取试题三元组h,r,t，使用基于翻译的嵌入模型TransE学习三元组的嵌入ehier,et,并将三元组中的首部实体与尾部实体映射至关系空间中转变为与步骤3：在第二个全连接层中使用非线性激活函数tanh构建相应的层，使得注意力得分依赖于与计算在不同关系下知识图谱内实体之间的注意力权重，计算电影v的邻域表示，使用聚合器得到电影特征V；步骤4：将用户特征U与电影特征V作为预测函数的输入值，计算用户对电影的预测点击率yuv，实现针对于用户的个性化电影推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种融合注意力机制和双端知识图谱的电影推荐方法
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