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一种基于知识图谱的个性化旅游景点推荐方法

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申请号：CN201710917772.5
申请人：桂林电子科技大学
申请日：2017-09-30
主分类号：G06F16/9535
公开（公告）日：2018-02-23
公开/公告号：CN107729444A

委托购买

摘要：本发明公开一种基于知识图谱的个性化旅游景点推荐方法，通过互联网上海量的数据构建旅游领域知识图谱，利用改进的TransE模型对知识图谱中的信息进行编码，将景点以及用户结点依据链接属性的个数训练为一个n维的向量(假设有n个属性)，将用户与景点之间的关系也表示为n维向量，得到用户以及景点的向量表示之后计算用户与用户以及景点与景点之间的相似度，将相似度代入预测评分公式得到两个预测评分，然后将f(h,r,t)所计算得到的向量之间的差值归一化到评分阈值之间，得到第三个预测评分，最后对三个预测评分进行加权平均得到最后的评分列表为用户做出推荐。本发明解决了现有技术中的语义差、推荐准确度低以及冷启动问题，具有良好的实用性。

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