申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2023-07-29

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891995A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/28;G06F16/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明属于开发者推荐领域，涉及一种基于多关系知识增强的开发者推荐方法，包括特征处理、知识图谱增强、多关系邻域聚合以及结果预测。通过引入知识图谱提取任务和开发者之间的深层联系，基于外部知识图谱进行实体链接，然后基于识别的实体构建子图，并将已识别实体的上下文实体加入到子图中进行扩展，最后利用知识图嵌入方法学习扩展后子图上的实体表示，得到增强后的开发者以及任务特征；再构建任务‑开发者多关系二部图，得到聚合了不同关系下的任务特征的开发者特征，最后进行结果预测。采用本发明的开发者推荐方法，能够进一步扩展开发者的兴趣偏好，提高推荐准确性，并有效地增强模型的性能，解决任务和开发者之间交互数据极度稀疏的问题。

主权项：1.一种基于多关系知识增强的开发者推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：1特征处理：包括文本特征处理和非文本特征处理，文本特征使用基于CNN的句子表示学习模型进行处理，非文本特征包括任务和开发者的类别特征和数值特征，采用one-hot或multi-hot编码类别特征，采用Z-score归一化方法处理数值特征；然后将文本特征和非文本特征拼接在一起，得到任务和开发者的特征；2知识图谱增强：引入知识图谱来提取任务和开发者之间的深层联系，首先基于外部知识图谱进行实体链接，然后基于识别的实体构建子图，并将已识别实体的上下文实体加入到子图中进行扩展，利用知识图谱上的信息传播和聚合来提升实体语义表示，最后利用知识图嵌入方法来学习扩展后子图上的实体表示，得到增强后的开发者以及任务特征；3多关系邻域聚合：构建任务-开发者多关系二部图来表示开发者与任务之间的多种关系，通过聚合多关系下邻域任务特征来更新开发者的特征，得到聚合了不同关系下的任务特征的开发者特征hu；4结果预测：将获得的开发者特征hu与待预测任务的特征hv拼接起来，得到特征其中，表示拼接操作；将特征h输入深度神经网络，输出预测结果为

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于多关系知识增强的开发者推荐方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD