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基于知识图谱的多源无标签数据推荐算法
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作者 葛湘巍 刘洋 《计算机仿真》 2024年第10期473-477,共5页
为了全面提升多源无标签数据的推荐能力,实现高效准确的数据推荐效果,提出一种基于知识图谱的多源无标签数据推荐算法。构建多源无标签数据知识图谱,向量化处理多源无标签数据。融合数据的知识表示和时间编码,经过映射处理获取深层次的... 为了全面提升多源无标签数据的推荐能力,实现高效准确的数据推荐效果,提出一种基于知识图谱的多源无标签数据推荐算法。构建多源无标签数据知识图谱,向量化处理多源无标签数据。融合数据的知识表示和时间编码,经过映射处理获取深层次的用户行为项特征。通过Transformer机制编码用户语义表示和解码用户偏好,对用户语义偏好和目标内容展开预测,获取用户和候选多源无标签数据发生交互的概率,实现多源无标签数据推荐。实验结果表明,所提算法可以快速为用户提供准确的多源无标签数据推荐结果。 展开更多
关键词 知识图谱 多源无标签数据 语义偏好
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