一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201911279154.8
IPC分类号：G06F16/9536;G06F16/36
申请日期：
2019-12-13
申请人：
复旦大学

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著录项信息

专利名称	一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统
申请号	CN201911279154.8	申请日期	2019-12-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-18	公开/公告号	CN112989215A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/9536	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;6;;;G;0;6;F;1;6;/;3;6查看分类表>
申请人	复旦大学	申请人地址	上海市杨浦区邯郸路220号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	复旦大学	当前权利人	复旦大学
发明人	宋世波;梁斌;梁家卿;肖仰华
代理机构	上海德昭知识产权代理有限公司	代理人	卢泓宇

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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