[发明专利]基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统

权利要求书

1.一种基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，包括：

标注单元，用于对提取到的资源分配资源标签，以及对提取到的用户数据分配用户兴趣标签；

标签库，用于存储所述资源标签和用户兴趣标签；

标签挖掘单元，用于对所述标签库中的标签进行挖掘分析；

推荐单元，用于根据所述标签挖掘单元的挖掘分析结果做公共文化信息的综合推荐；

可视化单元，用于对所述推荐单元的综合推荐结果进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，所述标注单元包括：

资源标注模块，用于在公共文化资源库中提取元数据，利用资源标签提取方法和标签补全方法对所述元数据进行资源标注，分配资源标签；

用户兴趣标注模块，用于在用户画像数据库中提取用户数据，利用基于知识挖掘的方法和基于机器学习的方法对所述用户数据进行标注，分配用户兴趣标签。

3.根据权利要求1所述的基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，所述标签库中维护有标签列表，所述标签列表为对所述标签库中所存储的资源标签和用户兴趣标签进行消重后得到的标签列表。

4.根据权利要求1所述的基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，所述推荐单元包括单项推荐模块和综合推荐模块，所述单项推荐模块具体包括资源推荐子模块、知识推荐子模块、标签推荐子模块和用户兴趣推荐子模块。

5.根据权利要求4所述的基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，

所述资源推荐子模块，用于基于内容推荐方式和协同过滤方式，将公共文化资源库中所包含的公共文化资源进行推荐；

所述知识推荐子模块，用于根据所述挖掘分析结果中所选择的资源标签做背景知识推荐；

所述标签推荐子模块，用于根据所述挖掘分析结果中所选择的资源标签做相关资源标签推荐；

所述用户兴趣推荐子模块，用于根据所述挖掘分析结果中用户的兴趣标签做对应的标签推荐。

6.根据权利要求5所述的基于公共文化知识图谱平台的综合推荐系统，其特征在于，所述标签推荐子模块中的资源标签推荐为根据各资源标签的重要性为用户推荐资源标签，各资源标签的权重计算公式为：

W_资源＝S_{资源关键词}·E_{资源关键词}(t)+S_资源名·E_资源名(t)+S_资源描述·F_资源描述(t)

其中，W_资源表示资源标签的权重，S_{资源关键词}表示资源关键词的重要性，E_{资源关键词}表示该资源标签是否包含在资源关键词中，S_资源名表示资源名的重要性，E_资源名表示该资源标签是否包含在资源名中，S_资源描述表示资源的描述性内容的重要性，F_资源描述表示描述性内容中出现该资源标签的次数，F值为归一化值；在E_{资源关键词}和E_资源名中，0表示未包含，1表示包含。