买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114756749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210381395.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法是由朱毅;耿宜帅;李云;强继朋设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法，包括1将用户和电影之间的评论信息编码为情感分类，作为自动编码机的输入；2基于电影的评级、辅助信息和生成的评论表示合并到半自动编码器中用于重构输出，通过半自动编码器学习获得扩展信息的低维特征表示，将获得的低维特征表示融合到电影的原始特征空间中，并将新的特征作为额外信息­­输入到半自编码机模型中；3设计半自动编码器和自动编码器的串行连接，将第三个自编码器的输出预测评分矩阵与原始的评分矩阵进行对比。本发明能够利用用户和电影之间的交互信息和知识图谱对电影信息进行特征扩展，并通过自编码机处理拓展特征，达到为用户进行更准确推荐的目的。

本发明授权一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将用户和电影之间的评论信息编码为情感分类，作为自动编码机的输入，用于生成项目的辅助信息； 步骤1.1使用BeautifulSoup网页爬虫技术，对MovieLens数据集中的对应电影进行评论信息的搜索； 步骤1.2解析爬取评论的所在语句“'#mainsectiondiv.listerdiv.lister-listdivdiv.review-containerdiv.lister-item-contentdiv.contentdiv.text.show-more__control'”，对搜索到的网页结果进行筛选，提取出需要的评论信息，结果作为初始特征扩展； 2基于电影的评级、辅助信息和生成的评论表示合并到半自动编码器中用于重构输出，通过半自动编码器学习获得扩展信息的低维特征表示，将获得的低维特征表示融合到电影的原始特征空间中，并将新的特征作为额外信息输入到半自编码机模型中； 步骤2.1通过公式1以及公式2完成自编码机模型进行训练，保留评论信息模型参数： ξs＝fWsC+bs1 s＝gW′s·ξs+b′s2 其中，Ws∈Rk1×n和W′s∈Rn×k1是自编码机的权值矩阵，bs∈Rk1×1,b′s∈Rn×1是偏置向量，f和g是非线性激活函数，k1是隐藏层单位的特征维数；并将ξs合并到第二个半自动编码机中，用于从所有输入中采样不同的子集来捕获不同的表示并进行重构评论特征； 步骤2.2在获得重构的评论特征之后，应用半自动编码机，引用电影i的评分向量ri和其他的辅助信息ai，重构评论特征si和扩展特征li，将四个向量连接得到conri,ai,si,li： conri,ai,si,li＝concatenationofri,a,siandli3 通过得到的组合向量，再将所有的电影信息合并连接，得到半自动编码机的输入为conRI,AI,SI,LI； 步骤2.3通过步骤2.2得到的conRI,AI,SI,LI作为输入数据输入到半自编码机模型中获得压缩的重构输出；半自动编码器的编码级定义如公式4所示： R′semi＝gW′fWconRI,AI,SI,LI+b+b14 其中，和W′∈Rk×m代表权重矩阵；和是偏置向量，f和g是非线性激活函数； 3设计半自动编码器和自动编码器的串行连接，通过获取半自动编码器生成的输出，再将生成的输出重新输入到第三个自动编码器中，将第三个自编码器的输出预测评分矩阵与原始的评分矩阵进行对比，计算预测精度，进行更精确的电影的推荐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人扬州大学，其通讯地址为：225009 江苏省扬州市大学南路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。