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本发明涉及基于知识图谱的推荐算法性能优化的方法，解决推荐系统可解释性、缓解冷启动并提高算法准确性的方法。首先解决算法的可解释性问题：通过对原始数据集进行预处理，构建知识图谱，利用知识图谱元路径提取技术得到路径信息，输入到循环神经网络GRU中，并添加注意力机制和平均池化层，对不同路径进行重要性区分，得出模型预测向量。其次缓解算法的冷启动问题：对用户和物品的节点属性信息进行相乘，得出属性融合向量。将两部分向量结果以3：7的比例进行结合，利用交叉熵损失函数对模型进行训练，得出预测结果。经实验得出：与基
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112417306 A (43)申请公布日 2021.02.26 (21)申请号 202011455909.8 (22)申请日 2020.12.10 (71)申请人 北京工业大学 地址
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