參保人想實時了解社保相關(guān)的信息,如最新的政策法規(guī)、新聞、案例等,僅僅靠傳統(tǒng)的信息檢索不能滿足人們對于知識獲取快速、精準(zhǔn)的需求,因此研究社保領(lǐng)域的知識推薦方法可以讓每個用戶都能夠得到具有針對性的推薦結(jié)果。然而對于傳統(tǒng)的推薦方法會產(chǎn)生冷啟動問題和信息稀疏問題,因此本文通過引入社保知識圖譜作為輔助信息幫助知識推薦。而為了保持知識推薦的新鮮性以及完備性,提高知識圖譜的新鮮度是有必要的,因此在進行社保領(lǐng)域知識推薦之前,研究知識圖譜的自動更新方法是重要的�；谝陨媳尘�,本文首先研究社保領(lǐng)域知識圖譜的自動更新方法,基于能自動更新的知識圖譜,繼續(xù)研究了知識推薦方法。在社保知識圖譜自動更新部分,根據(jù)知識圖譜已存在的信息來補全缺失的信息從而實現(xiàn)內(nèi)部更新,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)熱門文章發(fā)掘種子實體并進行實體擴展從而實現(xiàn)外部更新。對于內(nèi)部更新,本文提出了基于Bi-GRU的社保領(lǐng)域?qū)嶓w表示方法,并對基于實體表示的知識圖譜補全模型進行訓(xùn)練,最終通過實體鏈接預(yù)測將發(fā)掘的信息補全到知識圖譜中;對于外部更新,本文從網(wǎng)絡(luò)上發(fā)掘熱門社保實體作為種子實體并找到擴展實體,并提出了實體更新頻率預(yù)測器對擴展實體更新的優(yōu)先級進行設(shè)定,根據(jù)優(yōu)先級對... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

推薦系統(tǒng)類型

圖 2.1 基于 Hierarchical Softmax 的 CBOW 模型層到投影層，就是對 w 周圍的 2c 個詞向量求和取平均，如公式 ciwixcx2121升法來更新wj 1 和wx ，做梯度更新完畢后會用梯度項直接更新.2c)，如公式 2-2、2-3 所示：wwjTwwjww(1d (x))xj- 1j-1 1 (1()),(1,2,...,2)211xxdxicwljwjwjTwwwwj 度上升法的步長。識表示模型知識表示是在低維語義空間中對實體和關(guān)系進行編碼，這極大地

第 2 章 相關(guān)理論及技術(shù) 等人提出的詞表示學(xué)習(xí)模型中，發(fā)現(xiàn)了普遍存在于詞語的語義關(guān)系和句法關(guān)數(shù)據(jù)建模，Bordes 等人提出了 TransE 模實體在低維空間之間轉(zhuǎn)換操作。對于每實體向量hl 和尾實體tl 的轉(zhuǎn)換。TransE


本文編號：3246627