本技术介绍了一种结合知识图谱与情感分析的智能推荐系统。该系统通过构建数据集,对评论文本进行预处理,提取三元组信息,并运用线性变换技术对三元组数据进行优化处理,以实现更精准的个性化推荐。
背景技术
知识图谱作为一种结构化的语义知识库,通过实体和关系的三元组形式存储了大量的信息,为推荐系统提供了丰富的背景知识。知识图谱嵌入技术,如知识图谱嵌入TransE、知识图谱嵌入TransR等,通过将实体和关系映射到连续向量空间,有效地捕获了实体间的语义关系,并在推荐系统中得到了广泛应用,以增强对复杂用户兴趣和项目属性的理解。
注意力机制(Attention Mechanism)是一种关键的技术,它使模型能够根据输入元素的重要性动态分配关注度。通过计算评分、分配权重并聚合信息,注意力机制在推荐系统中提升了用户和项目间关系的表示能力,使得模型能够聚焦于对推荐任务最关键的数据部分。
在融合知识图谱的推荐系统中,将知识图谱嵌入与注意力机制相结合,从而提升推荐效果。尽管它们很有效,但仍存在一些固有的局限性,传统的知识图谱嵌入的推荐方法主要关注的是结构化的知识,但是推荐系统中的用户偏好和物品特征往往包含着大量的非结构化信息(如用户评论、项目描述等),这些信息在传统的知识图谱嵌入中可能没有得到充分的挖掘和利用,导致在实际的推荐任务中性能不佳。
情感分析是推荐系统中的一项关键技术。通过整合情感分析,推荐模型能够深入洞察用户对商品或服务的态度和情感。这种深入的理解有助于推荐系统更精准地捕捉用户的偏好和情感趋势,进而提供更加定制化的推荐结果。利用情感分析,推荐模型能够筛选掉那些带有负面情绪的商品或内容,优先推送获得正面评价较高的项目,以此提升推荐的整体效果。
然而,情感分析的准确性受限于算法本身的表现。如果情感分析模型的精确度不高,那么依赖其结果的推荐质量也会相应受到影响。情感分析模型可能难以全面掌握评论中的语境、讽刺、双关语等复杂的语言特征,这可能会导致推荐系统对用户真实意愿的误解。在处理新用户或新项目的冷启动问题时,由于可用数据量有限,可能无法进行有效的情感分析和知识图谱嵌入,这也会对推荐系统的精确度造成影响。每个用户或项目都会通过对评论文本的处理,得到其评论中含有的情绪特征,但是评论中不止包含着情感信息,也有用户的个人偏好信息,并且不是每一个评论信息都对用户同样重要,因此不能直接将情感分析使用。
为了克服上述缺陷和不足,本发明提出了一种融合知识图谱和情感分析的推荐方法,该系统更加全面地利用结构化和非结构化信息,提高情感分析的准确性和推荐系统的效率,同时有效解决冷启动问题,为用户提供更加精准和个性化的推荐服务。
实现思路