互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,在線內(nèi)容和服務(wù)的爆炸式增長(zhǎng)為用戶提供了壓倒性的選擇,個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究是對(duì)實(shí)現(xiàn)信息過濾的重要突破,通常是根據(jù)用戶的歷史交互信息挖掘到潛在的興趣偏好來(lái)推送令用戶滿意的項(xiàng)目。然而,基于協(xié)同過濾的推薦算法僅根據(jù)對(duì)用戶項(xiàng)目交互信息的分析構(gòu)建用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣來(lái)完成后續(xù)算法進(jìn)行興趣推薦,往往會(huì)存在著數(shù)據(jù)的稀疏性問題和冷啟動(dòng)問題。為了解決這些局限性,研究人員建議將輔助信息納入推薦算法中,本文從語(yǔ)義方面出發(fā),提出引入知識(shí)圖譜豐富的語(yǔ)義信息,利用知識(shí)表示學(xué)習(xí)方法在保留用戶或項(xiàng)目自身的語(yǔ)義信息的基礎(chǔ)上,將數(shù)據(jù)嵌入低維的向量空間中計(jì)算語(yǔ)義相似度來(lái)產(chǎn)生推薦結(jié)果。該算法豐富了傳統(tǒng)推薦算法中用戶或項(xiàng)目的語(yǔ)義信息,有效的增強(qiáng)了推薦性能。本文研究?jī)?nèi)容如下:1.本論文引入伯努利抽樣策略對(duì)知識(shí)表示中翻譯模型訓(xùn)練過程的負(fù)采樣算法進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)頭實(shí)體與尾實(shí)體的不同關(guān)系類型分別設(shè)置不同的替代概率,減少構(gòu)建錯(cuò)誤負(fù)三元組的概率。2.本論文采用改進(jìn)的翻譯模型對(duì)用戶與項(xiàng)目進(jìn)行向量化表示和度量語(yǔ)義相似度,有效融合不同來(lái)源的信息和解決數(shù)據(jù)稀疏問題。提出基于翻譯模型來(lái)學(xué)習(xí)準(zhǔn)確表示用戶與項(xiàng)目的語(yǔ)義信息,采用最大距離的思想將正負(fù)... 

【文章來(lái)源】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

RDF實(shí)例Figure2-1AnexampleofRDF

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷程

圖 2-3 知識(shí)圖譜的技術(shù)架構(gòu)圖Figure 2-3 TechnicalArchitecture of Knowledge Map識(shí)圖譜的主流構(gòu)建方式有：自頂向下和自底向上兩種方式，自頂向下構(gòu)利用本體編輯器依據(jù)現(xiàn)有本體的信息手動(dòng)定義好本體與數(shù)據(jù)模式，再將識(shí)庫(kù)。自頂向下構(gòu)建方式通常使用一些現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)作為其基如 DBpedia、Freebase 項(xiàng)目采用的構(gòu)建方式是自頂向下，其中數(shù)據(jù)來(lái)源[16]。底向上構(gòu)建方式指的由計(jì)算機(jī)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及知識(shí)獲取技術(shù)自動(dòng)的方式構(gòu)建本體，在一些開放鏈接數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的實(shí)體及實(shí)體間的關(guān)來(lái)，然后通過算法評(píng)估實(shí)體的置信度，選擇其中置信度較高的知識(shí)加入構(gòu)建頂層的本體模式[17]。當(dāng)前，大部分知識(shí)圖譜的主流構(gòu)建方式是自底其中最典型就是 Google 的 Knowledge Vault[18]和微軟的 Satori 知識(shí)庫(kù)。網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)容知識(shí)產(chǎn)生的特點(diǎn)，更適用于自底向上的構(gòu)建方式。大規(guī)模知識(shí)庫(kù)規(guī)模知識(shí)庫(kù)從語(yǔ)義上理解即是存放著大量知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)，描述現(xiàn)實(shí)世界

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向中文開放領(lǐng)域的多元實(shí)體關(guān)系抽取研究[J]. 姚賢明,甘健侯,徐堅(jiān).  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2019(03)
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碩士論文
[1]基于圖的關(guān)系推理算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 江瀏祎.電子科技大學(xué) 2017
[2]實(shí)體關(guān)系抽取技術(shù)研究[D]. 陳思佳.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3556666