[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

说明书

本申请提供了一种基于知识图谱的物品推荐方法、装置、电子设备及介质。方法包括：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第一相似度和第二相似度、以及每个用户产生过行为的物品的用户评分，确定出每个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。预测评分较高的物品即可作为符合用户喜好、习惯以及个性化需求的物品推荐用户，帮助用户快速地做出决策。

技术领域

本申请涉及物品推荐的技术领域，具体而言，本申请涉及一种基于知识图谱的物品推荐方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

推荐系统可以在不需要用户明确提供他们所想要的内容的前提下，根据用户的喜好、习惯、个性化需求以及商品的特性来预测用户对商品的喜好，为用户推荐最合适的商品。

现有的推荐系统通常采用协同过滤的方式或基于内容的推荐方式。协同过滤的方式容易因用户行为矩阵过于稀疏而导致性能下降，并且存在无法推荐新物品的冷启动问题；基于内容的推荐方式重视物品本身的内容信息忽视了用户的行为，往往导致算法的精确度比较低。

发明内容

本申请针对现有方式的缺点，提出一种基于知识图谱的物品推荐方法、装置、电子设备及介质，用以解决现有推荐方法容易因用户行为矩阵过于稀疏而导致性能下降或因忽视用户的行为而导致算法的精确度比较低的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的物品推荐方法，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第一相似度和第二相似度、以及每个用户产生过行为的物品的用户评分，确定出每个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。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的物品推荐装置，包括：第一相似度确定模块、第二相似度确定模块、预测模块和列表模块；

第一相似度确定模块用于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；

第二相似度确定模块用于根据每个物品的用户评分，确定出任意两个物品之间基于用户行为的第二相似度；

预测模块用于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第一相似度和第二相似度、以及每个用户产生过行为的物品的用户评分，确定出每个用户对未产生过行为的物品的预测评分；

列表模块用于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。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；

存储器，配置用于存储机器可读指令，指令在由处理器执行时，使得处理器执行本申请实施例提供的基于知识图谱的物品推荐方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的基于知识图谱的物品推荐方法。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益技术效果是：