基于知识图谱的设备电子信息资源精准推荐算法

陈斌, 顾珑

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (06) : 1388 -1396.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (06) : 1388 -1396. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.06.020

基于知识图谱的设备电子信息资源精准推荐算法

    陈斌, 顾珑
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摘要

由于设备电子信息涉及到的数据来源广泛、类型多样,为了准确从海量的数据中提取出有用的信息,提出基于知识图谱的设备电子信息资源精准推荐算法。建立设备电子信息资源的知识图谱,并以文本和结构为基础,利用卷积神经网络(CNN:Cellular Neural Network)补全知识图谱,使算法覆盖资源更全面。分析用户的兴趣和偏好,提取设备电子信息资源的特征。最后,采用协同过滤推荐算法得到资源相似度矩阵度,由矩阵预测用户的检索行为,从而获得推荐列表。经实验证明,所提算法的覆盖率平均为94.5%,命中率平均为96.7%,归一化折损累计增益达到了0.91,可以准确为用户推荐需要的信息资源。

关键词

知识图谱 / 设备电子信息资源 / 知识图谱补全 / 用户兴趣 / 协同过滤推荐算法

Key words

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基于知识图谱的设备电子信息资源精准推荐算法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2025, 43(06): 1388-1396 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.06.020

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