一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统
授权
摘要

本发明提供一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统,用于在稀疏用户历史行为记录数据场景下,完成高准确率的用户兴趣挖掘从而生成与用户兴趣相关的用户推荐结果并推荐给用户,其特征在于,包括:用户兴趣挖掘模块,用于对各个用户的用户行为数据进行挖掘从而得到对应用户兴趣的初步推荐结果;以及推荐结果重排模块,用于对初步推荐结果进行重排和调整从而得到更契合用户兴趣的用户推荐结果,其中,用户兴趣挖掘模块包括预处理部、用户画像构建部、语义扩展部、标签池构建部、标签过滤部以及标签采样部,推荐结果重排模块包括访问对象扩展部以及推荐结果调整部。

基本信息
专利标题 :
一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112989215A
申请号 :
CN201911279154.8
公开(公告)日 :
2021-06-18
申请日 :
2019-12-13
授权号 :
CN112989215B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
宋世波梁斌梁家卿肖仰华
申请人 :
复旦大学
申请人地址 :
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 :
上海德昭知识产权代理有限公司
代理人 :
卢泓宇
优先权 :
CN201911279154.8
主分类号 :
G06F16/9536
IPC分类号 :
G06F16/9536  G06F16/36  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-14 :
授权
2021-07-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20191213
2021-06-18 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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