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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京郵電大學申請的專利一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114925207B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210150860.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/36；該發(fā)明授權(quán)一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法是由吳岳辛;范春曉;張建明;秦爽設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法，本發(fā)明利用開源知識庫鏈接數(shù)據(jù)集KB4Rec，將推薦數(shù)據(jù)集中的項目與開放領(lǐng)域知識圖譜中的實體進行鏈接，并根據(jù)映射關(guān)系從開放領(lǐng)域知識圖譜中迭代抽取三元組，經(jīng)過實體篩選、關(guān)系篩選等處理，構(gòu)建一個面向知識感知推薦的聯(lián)系增強的知識圖譜。本發(fā)明解決了通用的知識圖譜構(gòu)建方法工作量大、私人知識庫無法獲取的問題，使推薦系統(tǒng)能夠利用大型開源知識圖譜中的知識來提升推薦效果。本發(fā)明通過人工篩選關(guān)系類型、過濾低頻實體以及交互密度控制等手段，解決了知識圖譜關(guān)系質(zhì)量差、三元組不夠豐富、推薦數(shù)據(jù)的交互密度低等問題，保證了知識圖譜中的項目屬性與用戶交互信息的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向知識感知推薦的知識圖譜構(gòu)建方法，其特征在于包括以下步驟：步驟1），通過推薦數(shù)據(jù)集獲取用戶交互數(shù)據(jù)；所述的步驟1）中，所述的推薦數(shù)據(jù)集為包含電影、音樂、電商三個不同推薦領(lǐng)域的常用數(shù)據(jù)集；步驟2），從步驟1）中的原始推薦數(shù)據(jù)集采樣獲得子數(shù)據(jù)集，再經(jīng)過以下三個步驟獲得用于構(gòu)建知識圖譜的二元評分數(shù)據(jù)集：步驟2.1），K-core提取：僅保留交互記錄大于K的用戶及項目；步驟2.2），交互密度控制：使交互密度在人為控制的范圍內(nèi)；步驟2.3），評分二元化：通過人為設(shè)置評分閾值的方式將原始數(shù)據(jù)二元化，若原始評分大于等于閾值，則二元評分為1，否則為0；步驟3），由二元評分數(shù)據(jù)集中提取出項目集；步驟4），利用開源知識庫鏈接數(shù)據(jù)集KB4Rec，將推薦數(shù)據(jù)集中的項目與開放領(lǐng)域知識圖譜中的實體進行鏈接，實現(xiàn)項目-實體之間的映射；步驟5），根據(jù)步驟4）得出的映射關(guān)系從開放領(lǐng)域知識圖譜Freebase中，以項目實體作為初始種子集迭代地抽取三元組；步驟6），經(jīng)過人工篩選有效關(guān)系、低頻實體過濾處理，構(gòu)建了一個面向知識感知推薦的聯(lián)系增強的知識圖譜。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區(qū)西土城路10號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。