一种融合关系抽取的推荐系统

摘要：

针对现有基于内容的推荐方法中存在的知识利用不充分问题,提出了一种融合关系抽取的推荐系统,在用word2vec模型对物品知识进行编码的基础上,用补充模板特征的关系抽取模型对物品知识进行了更深层次的挖掘,构建了增强知识图谱,进而获得增强实体特征,与文本特征、基础实体特征融合后构建物品特征.实验证明,融合关系抽取的推荐系统推荐效果优于同类模型,并且各个部分的改进都是有效的.

关键词：人工智能、深度学习、关系抽取、推荐系统、模板特征

所属期刊栏目：42

分类号：V211(基础理论及试验)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1191-1199