一种融合关系抽取的推荐系统

作者:高春晓; 卢士帅; 刘琼昕*; 宋祥
来源:北京理工大学学报, 2022, 42(11): 1191-1199.
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2021.351

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.

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