一种基于意图感知知识图谱的电力材料推荐方法

本发明公开了一种基于意图感知知识图谱的电力材料推荐方法，本方法首先构建了反应用户意图和偏好的时序行为数据和用户‑项目‑主题；接着设计了一个图神经网络GNN用于三部图中生成用户意图嵌入向量和项目嵌入向量，再利用多头注意力网络从用户行为序列中提取偏好。最后，开发了一种基于注意力网络的自适应融合算法，通过结合用户偏好和意图特征来创建全面的用户表征，并基于学习的用户表征和项目表征，产生推荐结果。本发明以真实的电力材料数据集为驱动，以Transformer和图神经网络为模型，能够明确的捕获用户意图，帮助增强电力材料管理服务，吸引和留住客户，并最终提高从临时浏览者到购买者的转化率。