(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210550595.2 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经济开发区九 龙路111号 (72)发明人 刘慧婷　张宇　赵鹏　吴信东　 (74)专利代理 机构 合肥兴东知识产权代理有限 公司 34148 专利代理师 王伟 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 16/335(2019.01) G06F 40/205(2020.01)G06F 40/242(2020.01) (54)发明名称 基于知识图谱的对话推荐方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 公开了一种 基于知识图谱的对话推荐方法、 装置、 设备及存 储介质， 所述方法包括： 根据目标用户的当前行 为数据集构建目标知识图谱； 根据所述目标知识 图谱确定 所述目标用户的候选属性空间、 候选项 目空间以及确认喜欢属性； 通过属性分数预测模 块根据所述确认喜欢属性对所述候选属性空间 的候选属性进行计算， 得到目标属性； 通过项目 分数预测模块根据所述确认喜欢属性对所述候 选项目空间的候选项目进行预测， 得到目标项 目； 根据所述目标属性所述目标项目与所述目标 用户进行对话和推荐， 通过上述方式， 根据目标 属性和目标项目与目标用户进行对话和推荐， 能 够推荐出更契合用户的属性和项目， 进而实现候 选项目的动态选择。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 114780753 A 2022.07.22 CN 114780753 A 1.一种基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述基于知识图谱的对话推荐方 法包括以下步骤： 根据目标用户的当前 行为数据集构建目标知识图谱； 根据所述目标知识图谱确定所述目标用户的候选属性空间、 候选项目空间以及确 认喜 欢属性； 通过属性分数预测模块根据所述确认喜欢属性对所述候选属性空间的候选属性进行 计算， 得到目标属性； 通过项目分数预测模块根据所述确认喜欢属性对所述候选项目空间的候选项目进行 预测， 得到目标项目； 根据所述目标属性所述目标项目与所述目标用户进行对话和推荐。 2.如权利要求1所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标 知识图谱确定所述目标用户的候选属性空间、 候选项目空间以及确认喜欢属性， 包括： 根据所述目标知识图谱得到所述目标用户的喜欢属性数据集字典； 在所述喜欢属性数据集字典中随机 选取出初始属性； 根据所述目标用户的确认信息和所述目标知识图谱得到确认喜欢属性； 根据所述喜欢属性数据集字典得到所述初始属性的邻 接属性和邻 接项目， 将所述邻 接 属性作为 候选属性空间， 并将所述邻接项目作为 候选项目空间。 3.如权利要求1所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述通过属性分数 预测模块根据所述确认喜欢属性对所述候选属性空间的候选属性进行计算， 得到目标属 性， 包括： 根据所述 候选属性空间和所述确认喜欢属性构建对应的会话图； 获取目标用户的当前兴趣； 通过目标注意力网络将所述当前兴趣和所述会话图的长期偏好进行融合， 得到目标会 话嵌入； 根据所述目标会话嵌入和所述确认喜欢属性通过属性分数预测模块对所述候选属性 空间的各个候选属性进行计算， 得到候选属性分数集 合； 根据所述 候选属性分数集 合在所述各个候选属性筛 选出目标属性。 4.如权利要求3所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标 会话嵌入和所述确认喜欢属 性通过属 性分数预测模块对所述候选属 性空间的各个候选属 性进行计算， 得到候选属性分数集 合， 包括： 将所述目标会话嵌入与所述候选属性空间的各个候选属性进行点乘计算， 得到当前属 性计算结果； 根据所述确认喜欢属性通过属性分数预测模块的激活层对所述当前属性计算结果进 行计算， 得到候选属性分数集 合。 5.如权利要求1所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述项目分数预测 模块包括特 征识别层和喜欢属性确认层； 所述通过项目分数预测模块根据所述确认喜欢属性对所述候选项目空间的候选项目 进行预测， 得到目标项目， 包括： 根据所述特征识别层对所述候选项目空间的候选项目进行识别， 得到对应的特征影响权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114780753 A 2程度； 根据所述喜欢属性确认层和所述确认喜欢属性构建用户潜在向量； 根据所述特征影响程度和所述用户潜在向量对所述候选项目空间的候选项目进行预 测， 得到目标项目。 6.如权利要求5所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所述特征 影响程度和所述用户潜在向量对所述候选项目空间的候选项目进行预测， 得到目标项目， 包括： 根据所述特 征影响程度确定所述 候选项目空间的候选项目的权 重； 统计所述 候选项目的数量； 根据所述数量和所述用户潜在向量对所述权 重进行均值计算， 得到特 征平均权 重； 根据所述特 征平均权 重和所述 候选项目得到目标项目。 7.如权利要求1至6中任一项所述的基于知识图谱的对话推荐方法， 其特征在于， 所述 根据所述目标属性所述目标项目与所述目标用户进行对话和推荐， 包括： 根据自然语言生成模块和目标属性 生成目标属性询问语句； 根据所述目标属性询问语句接收到所述目标用户反馈的询问结果， 以实现与 所述目标 用户进行对话； 在所述询问结果 为确认喜欢时， 将所述目标项目推荐给 所述目标用户。 8.一种基于知识图谱的对话推荐装置， 其特征在于， 所述基于知识图谱的对话推荐装 置包括： 构建模块， 用于根据目标用户的当前 行为数据集构建目标知识图谱； 确定模块， 用于根据所述目标知识图谱得到所述目标用户的候选属性空间、 候选项目 空间以及确认喜欢属性； 计算模块， 用于通过属性分数预测模块对所述候选属性空间和所述确 认喜欢属性进行 计算， 得到目标属性； 预测模块， 用于通过对目分数预测模块对所述候选项目空间和所述确 认喜欢属性进行 预测， 得到目标项目； 对话推荐模块， 用于通过所述目标属性与所述目标用户进行对话， 并将所述目标项目 推荐给所述目标用户。 9.一种基于知识图谱的对话推荐设备， 其特征在于， 所述基于知识图谱的对话推荐设 备包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行 的基于知识图谱 的对话推荐程序， 所述基于知识图谱的对话推荐程序配置有实现如权利要求 1至7中任一项 所述的基于知识图谱的对话推荐方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有基于知识图谱的对话推荐程 序， 所述基于知识图谱的对话推荐程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项所述 的基于知识图谱的对话推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114780753 A 3