发明专利已授权

一种基于实体重要性和相似性的电商知识图谱补全方法

📄 申请号：CN202210564352.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-05-23

公开号

CN114996471A

公开日

2022-09-02

申请人

浙江工业大学

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 , G06K9_62 , G06Q30_06 ,

技术画像

所属领域

知识图谱知识图谱人工智能算法数据挖掘

应用场景

电商推荐, 智能搜索, 智能客服, 用户画像, 商品知识库

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于实体重要性和相似性的电商知识图谱补全方法，将电商知识图谱以三元组形式表示，计算电商实体的重要性；通过电商实体相似性分类把实体划分成不同类别，并在此基础上生成负三元组集合；初始化电商知识图谱的实体和关系嵌入向量集合；计算电商知识图谱中所有关系的一阶重要性；计算所有正三元组中关系的高阶重要性，计算所有负三元组中关系的预设高阶重要性；计算所有正、负三元组关系的综合重要性；获取所有正、负三元组的重要性；通过最小化损失函数获取实体嵌入向量集合和关系嵌入向量集合；得到补全三元组。本发明考虑了电商知识图谱的实体和关系的重要性，根据相似性分类选取高质量负样本，计算速度快，补全准确度高。

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

基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法

当前第 / 件

一种用于单目深度估计的细化蒸馏方法

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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