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案件記録

融合知识图谱与图卷积神经网络的知识推荐方法

発明不明
6請求項 · 1 独立
§ Ⅰ

案件概要

発明者

何丽娜; 甘佳丽; 龚诗涵; 曹耀宇; 李海龙; 袁劭琳

出願日

Jul 27, 2026

公開日

Oct 27, 2026

IPC分類

G06F 16/9535 (2019.01)G06F 16/9538 (2019.01)G06F 18/25 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/22 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 5/022 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06Q 50/04 (2012.01)

本发明公开了一种融合知识图谱与图卷积神经网络的知识推荐方法,涉及知识图谱技术领域。该方法首先构建应用情境、知识单元及二者的交互矩阵;后利用LightGCN提取应用情境与知识单元的协同特征,并通过相似度匹配和KNN近邻加权,获得待推荐应用情境的特征向量,利用TransD、KGAT及分层聚合提取知识单元的语义特征,最后融合知识单元的协同特征与语义特征,计算应用情境协同特征和知识单元综合特征匹配度并生成Top‑N推荐结果。本发明的推荐方法,推荐不再只依赖单一用户画像或关键词,且最终推荐结果的匹配程度较高。

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