[发明专利]一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据用户与多个项目之间产生的交互记录确定用户与每个项目之间的路径；根据所述多个项目之间的关联，从所述路径中提取用户与项目之间产生路径的规则；所述项目为知识图谱中的实体；所述路径用于解释用户如何与项目产生交互，所述规则用于反映用户对实体的兴趣偏好；

根据被所述规则连接正确和错误路径的数量，以及未被所述规则连接正确和错误路径的数量，基于卡方分布对所述规则进行过滤，保留高质量的规则；

基于所述高质量的规则确定用户与项目之间所有的路径，并基于各个路径的权重将所述所有路径中的噪音路径消除，得到用户与项目之间的路径样本；

利用双向长短期记忆网络学习所述路径样本中各路径的低维嵌入表示，并将各规则对应路径的低维嵌入表示进行聚合，以获取基于全局环境的用户与项目之间长距离多元语义连接信息；

基于图注意力网络学习用户的多个邻域实体和项目的多个邻域实体的不同注意力分数，以通过不同的注意力分数聚合对应的邻域实体，以分别获取基于局部环境的用户和项目的近距离邻域信息；

将用户与项目之间长距离多元语义连接信息、用户的近距离邻域信息以及项目的近距离邻域信息聚合，得到用户和项目的综合表征向量；

将所述用户和项目的综合表征向量输入到多层感知机中，得到用户与项目之间的预测评分，并基于所述预测评分为用户推荐对应的项目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户与多个项目之间产生的交互记录，采用双向路径搜寻策略分别从用户和项目开始执行广度优先搜索策略确定用户与项目之间的所有连接路径，并将每条路径的连接关系作为一条规则；

给定一条规则，令表示知识图谱中所有被交互关系连接的用户-项目对，u表示用户，v表示项目；表示知识图谱中所有被规则生成的路径连接的用户-项目对；则：

表示被规则连接的正确的用户-项目对的数量；

表示没有被规则连接的正确的用户-项目对的数量；

表示被规则连接的错误的用户-项目对的数量；

tn_num＝m*n-tp_num-fp_num-fn_num表示没有被规则连接的错误的用户-项目对的数量；m表示用户总数，n表示项目总数；

将得到的tp_num、fp_num、fn_num、tn_num构成列联表[(tp_num，fp_num)，(fn_num，tn_num)]，进而采用卡方检测法对该列联表进行统计，得到统计值；如果所述统计值小于设定的阈值，则表明该条规则的质量较高，该条规则被保留；否则，该条规则被移除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用因子分解方法学习知识图谱中各节点的嵌入特征表示；基于各节点的嵌入特征表示采用余弦相似度计算各规则生成的路径中相邻两节点间的相似度；再将各路径中相邻两节点间的相似度的得分求平均值，并以此作为该条路径的优先级得分；最后，对各条规则，选择优先级最高的k条路径来表示用户和项目之间关于该规则的路径样本。