申请/专利权人：海南大学;赛尔网络有限公司

申请日：2020-08-24

公开（公告）日：2020-11-27

公开（公告）号：CN112000854A

主分类号：G06F16/903(20190101)

分类号：G06F16/903(20190101);G06F16/9535(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.10.01#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.11.27#公开

摘要：本发明实施例公开了一种面向本质计算与推理融合的跨模态的推荐方法与装置以及介质，利用预先存储的资源信息库，对获取的目标任务构建数据图谱、信息谱图和知识图谱；将获取的用户资源信息与数据图谱、信息谱图以及知识图谱进行匹配，确定出差异资源。根据预先建立的资源融合代价库，计算差异资源进行资源点转化的转化代价值。按照每种资源类型所对应的访问代价值以及访问次数，计算各转化资源组所对应的访问代价值；将各转化资源组各自对应的访问代价值和转化代价值之和作为各转化资源组最终的代价值，选取代价值最小的转化资源组作为推荐资源。通过对差异资源的动态调整并结合用户对资源的访问代价值，有效的提升了资源推荐的效果。

主权项：1.一种面向本质计算与推理融合的跨模态的推荐方法，其特征在于，包括：利用预先存储的资源信息库，对获取的目标任务构建数据图谱、信息谱图和知识图谱；将获取的用户资源信息与所述数据图谱、所述信息谱图以及所述知识图谱进行匹配，确定出差异资源；根据预先建立的资源融合代价库，计算所述差异资源进行资源点转化的转化代价值；其中，所述资源融合代价库中包括数据资源、信息资源和知识资源之间进行转化的转化代价值；每对所述差异资源执行一次资源点的转化得到一个转化资源组，每个转化资源组有其对应的转化代价值；按照每种资源类型所对应的访问代价值以及访问次数，计算各所述转化资源组所对应的访问代价值；将各所述转化资源组各自对应的访问代价值和转化代价值之和作为各所述转化资源组最终的代价值；选取代价值最小的转化资源组作为推荐资源。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学;赛尔网络有限公司 面向本质计算与推理融合的跨模态的推荐方法与装置

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