[发明专利]基于知识图谱的物品推荐方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的物品推荐方法，其特征在于，包括：

根据多个物品的知识图谱，确定出任意两个物品之间基于语义的第一相似度；

根据每个所述物品的用户评分，确定出任意两个物品之间基于用户行为的第二相似度；

根据每个用户未产生过行为的物品与产生过行为的物品之间的所述第一相似度和所述第二相似度、以及每个所述用户产生过行为的物品的用户评分，确定出每个所述用户对未产生过行为的物品的预测评分；

根据每个用户对未产生过行为的物品的预测评分，确定出针对每个用户未产生过行为的物品的推荐列表，并推送给对应的用户的终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个物品的知识图谱，确定出任意两个物品之间基于语义的第一相似度，包括：

确定出所述知识图谱中每个表示物品的物品实体，在d维空间中的第一向量，d为正整数；

根据两个所述物品实体各自的所述第一向量，确定出所述两个物品实体在所述d维空间中的距离；

将所述两个物品实体在d维空间中的距离，作为对应的两个物品之间的所述第一相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定出所述知识图谱中每个表示物品的物品实体，在d维空间中的第一向量，包括：

确定出所述知识图谱中实体之间的向量表示关系，所述实体包括表示所述物品实体、以及表示物品特征的特征实体；

根据所述知识图谱中实体之间的向量表示关系，确定出每个物品实体在所述d维空间中的所述第一向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述物品的用户评分，确定出任意两个物品之间基于用户行为的第二相似度，包括：

根据每个所述用户对所述物品产生过的行为，确定出每个所述物品对应于各所述用户的用户评分；

根据两个所述物品各自的对应于各所述用户的用户评分，确定出两个所述物品之间的余弦相似度，作为两个所述物品之间的所述第二相似度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户未产生过行为的物品与产生过行为的物品之间的所述第一相似度和所述第二相似度、以及每个所述用户产生过行为的物品的用户评分，确定出每个所述用户对未产生过行为的物品的预测评分，包括：

将所述任意两个物品之间的所述第一相似度和所述第二相似度的第一和值，作为所述任意两个物品之间的融合相似度；

根据每个用户未产生过行为的物品与产生过行为的物品之间的所述融合相似度、以及每个所述用户对产生过行为的物品的评分，确定出每个用户对未产生过行为的物品的预测评分。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户未产生过行为的物品与产生过行为的物品之间的所述融合相似度、以及每个所述用户对产生过行为的物品的评分，确定出每个用户对未产生过行为的物品的预测评分，包括：

将待测用户的一个未产生过行为的物品与各产生过行为的物品之间的所述融合相似度相加后，得到对应于所述一个未产生过行为的物品的融合相似度第一和值；

将所述待测用户的所述一个未产生过行为的物品与一个产生过行为的物品之间的所述融合相似度，与所述一个产生过行为的物品的所述待测用户的用户评分相乘，得到所述一个未产生过行为的物品与所述一个产生过行为的物品之间融合相似度乘积值；

将所述一个未产生过行为的物品与所述用户的各个产生过行为的物品之间所述融合相似度乘积值相加，得到对应于所述一个未产生过行为的物品的融合相似度第二和值；

将对应于所述一个未产生过行为的物品的所述融合相似度第二和值，除以对应于所述一个未产生过行为的物品的所述融合相似度第一和值，得到第一商值；

将所述第一商值作为所述用户对所述一个未产生过行为的物品的预测评分。