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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明涉及图书推荐方法技术领域，尤其涉及基于DeepFM和注意力机制的知识图谱图书推荐方法及系统，包括：利用TransE方法和TransH方法获取读者和电子图书的初始向量嵌入，通过One‑Hot编码处理其特征，得到对应的向量表示。利用DeepFM模型优化读者向量表示得到最终的读者向量Xreader，使用KGAT模型的信息传播模块优化电子图书表示得到最终的电子图书向量Xbook。利用Xreader和Xbook进行评分预测和模型参数优化。我方发明的方法充分利用知识图谱和特征交互信息，不仅有效缓解数据稀疏性问题，降低冷启动的影响，还提升了推荐模型的准确性和泛化能力。
主权项：1.基于DeepFM和注意力机制的知识图谱图书推荐方法，其特征在于：包括：构建协同知识图谱，利用TransE方法获取读者初始向量嵌入，利用TransH方法获取电子图书的初始向量嵌入；利用One-Hot编码处理读者特征和电子图书特征，获取读者向量表示和电子图书向量表示；通过DeepFM模型对读者向量表示优化，将TransE模型获得的读者初始嵌入向量与DeepFM模型的输出融合，获取最终读者向量Xreader；将One-Hot编码预处理后的电子图书向量表示输入KGAT模型的嵌入层获取电子图书的特征嵌入表示，与TransH模型获得的电子图书初始嵌入向量求和，获取d维电子图书向量嵌入后使用KGAT模型的信息传播模块优化，获取电子图书向量Xbook；将读者向量和电子图书向量做内积操作获取预测评分，采用综合损失函数优化模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 基于DeepFM和注意力机制的知识图谱图书推荐方法及系统
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