发明专利已授权

一种基于路径语义和特征提取的负样本提取方法

📄 申请号：CN202110759010.3 📄 发布日：2026/08/14

著录项目信息

申请日

2021-07-05

公开号

CN113342995A

公开日

2021-09-03

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_36

IPC 分类号

G06F16_36 , G06F16_335 , G06F40_30 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

知识图谱补全, 链接预测, 推荐系统, 关系抽取, 智能问答

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于路径语义和特征提取的负样本提取方法。包括以下步骤：S1.进行样本采集，收集需要进行提取的样本范围，搭建采样系统模型；S2.将知识图谱的三元组结构的表示学习与SDAE结合，进而从关系中获取物品实体的编码S3.根据知识图谱中用户节点和物品节点的关联关系，结合相应的搜索算法采样得到负样本；S4.按照评分高低对负样本数据集进行排序S5.对低分负样本数据集进行修剪；S6.基于数据集进行对比试验，本发明采取基于路径的综合方式优化已有模型，从正样本出发，通过强化学习方法递归探索图谱中的节点关系，结合通道注意力将有用的特征增强，对信息量小或者无用特征进行适当抑制。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于无采样协作知识图网络的推荐系统

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