基于知识图谱的音乐推荐方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110323893.3
IPC分类号：G06F16/635;G06F16/68;G06F16/36
申请日期：
2021-03-26
申请人：
齐鲁工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于知识图谱的音乐推荐方法及系统
申请号	CN202110323893.3	申请日期	2021-03-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-25	公开/公告号	CN113032618A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/635	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;6;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;6;8;;;G;0;6;F;1;6;/;3;6查看分类表>
申请人	齐鲁工业大学	申请人地址	山东省济南市长清区大学路3501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	齐鲁工业大学	当前权利人	齐鲁工业大学
发明人	成金勇;杨志胜;徐颖
代理机构	济南信达专利事务所有限公司	代理人	孙园园

摘要

本发明公开了基于知识图谱的音乐推荐方法及系统，属于知识图谱及内容推荐领域，本发明要解决的技术问题为如何利用辅助信息中的上下文信息提高音乐推荐的精确性，采用的技术方案为：该方法具体如下：构建音乐推荐知识图谱：利用原始音乐数据集构建音乐推荐知识图谱，获取用户潜在的兴趣并以此来刺激用户偏好在音乐知识实体集合上的传播；构建ST_RippleNet模型：通过整合音乐推荐知识图谱中的多种源异构数据，引入低维向量并采用三元组多层注意力机制来构建ST_RippleNet模型，进而充分利用音乐推荐知识图谱的知识信息；模型优化：使用RMSProp优化器对ST_RippleNet模型进行优化；构建ST_RippleNet模型的损失函数：对损失函数进行改进，降低ST_RippleNet模型在推荐过程中的损失。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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