【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于知识图谱的推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在人才推荐领域，现有的系统多依赖于简历关键词匹配或基于规则的算法，这种方法难以充分发掘候选人的潜力和适配度，在个性化推荐方面表现欠佳，无法全面考虑候选人的多维度特征(如技能、经验、文化契合度等)。由于缺乏深层次的语义分析和关系识别能力，系统往往只能提供基于表面特征的推荐结果，难以满足金融机构对高精尖人才的精准需求。
2、虽然自然语言处理技术(nlp)已在一定程度上被应用于人才推荐领域，但现有的语义分析模型仍存在准确性不足的问题。这些模型在处理长文本或复杂语境时，往往无法准确识别候选人信息中的细微差异，导致信息解读的偏差，影响了人才推荐的效果。
3、当前的技术手段在构建知识图谱时，面对多源异构数据的整合和关系识别依然存在挑战。传统方法难以有效地抽取并整合候选人之间复杂的关系(如项目参与度、合作经验等)，导致构建的知识图谱在准确性和全面性方面存在不足。
4、虽然图神经网络(gnn)在处理图结构数据方面显示了较大潜力，但在人才推荐系统中的应用仍然面临诸多限制。gnn模型的计算复杂度较高，尤其在处理大规模知识图谱时，模型训练时间长，计算资源消耗大。此外，gnn的模型设计往往需要根据具体应用场景进行定制化，增加了开发和部署的难度。
5、这些问题限制了人才推荐系统的整体性能，难以为金融机构提供高效、准确的推荐结果。因此，迫切需要通过技术创新来解决这些关键问题，提升人才推荐系统的智能化和个性化水平。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于知识图谱的推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有推荐技术中，缺乏有效的语义分析、关系识别和复杂网络结构处理能力，导致推荐结果的准确性和个性化水平不足的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于知识图谱的推荐方法，包括：
3、获取目标领域的知识数据，通过双向lstm自编码器对所述知识数据进行语义分析，生成所述知识数据的语义向量；
4、结合生成的语义向量、命名实体识别技术和语义角色标注技术，从所述知识数据中识别出实体以及实体之间的关系，构建包含主体、客体和谓词的三元组；
5、基于所述三元组构建结构化的知识图谱，在所述知识图谱中进行节点特征提取和嵌入表征，生成每个节点的特征向量；
6、结合每个节点的特征向量与知识图谱中的图结构信息，构建初始图神经网络模型；
7、对所述初始图神经网络模型进行训练和优化，生成目标图神经网络模型；
8、基于所述目标图神经网络模型，对表示目标领域内实体的节点进行评分与排序，将符合推荐条件的节点作为目标领域内的目标对象进行推荐。
9、在一个实施例中，通过双向lstm自编码器对所述知识数据进行语义分析，生成所述知识数据的语义向量，包括：
10、对知识数据进行文本分词和词嵌入处理，将文本转化为固定维度的词向量；
11、将词向量输入所述双向lstm自编码器，所述双向lstm自编码器包括前向lstm网络和反向lstm网络；
12、通过前向lstm网络从句首至句尾依次处理词向量，并通过反向lstm网络从句尾至句首依次处理词向量，分别生成前向隐藏状态和反向隐藏状态；
13、在每个时间步，将前向隐藏状态和反向隐藏状态进行拼接，形成包含前后文信息的双向隐藏状态；
14、对拼接后的双向隐藏状态应用激活函数进行处理，并将处理后的输出通过拼接或池化操作生成全局语义向量；
15、将生成的全局语义向量输入解码器，并通过解码器重构原始输入的句子，并计算解码器输出与原始句子之间的差异作为损失值；
16、通过反向传播算法根据损失值调整模型参数，以优化模型的语义表示能力，最终生成反映所述知识数据语义的语义向量。
17、在一个实施例中，结合生成的语义向量、命名实体识别技术和语义角色标注技术，从所述知识数据中识别出实体以及实体之间的关系，构建包含主体、客体和谓词的三元组，包括：
18、基于生成的语义向量，使用层次聚类算法对表示实体名称的语义向量进行聚类，得到多个名称类簇；
19、通过命名实体识别技术对聚类后的名称类簇进行实体识别，识别出代表相同实际对象的实体；
20、基于生成的语义向量，使用层次聚类算法对表示实体之间关系的语义向量进行聚类，得到多个关系类簇；
21、通过语义角色标注技术对聚类后的关系类簇进行关系识别，将表达相同语义关系或具有相同语法结构的关系语句归为统一的关系类型；
22、基于聚类后的实体与统一的关系类型，构建包含主体、客体和谓词的三元组。
23、在一个实施例中，在所述知识图谱中进行节点特征提取和嵌入表征，生成每个节点的特征向量，包括：
24、提取所述知识图谱中每个节点的基本属性，所述基本属性包括节点类型、连接的边数、节点的度和邻居节点的信息；
25、设定随机游走的步长和转移概率，通过随机游走技术对每个节点进行多次随机游走操作，生成多个节点序列；
26、利用word2vec方法，通过skip-gram模型或cbow模型对生成的节点序列进行训练，生成每个节点的特征向量。
27、在一个实施例中，结合每个节点的特征向量与知识图谱中的图结构信息，构建初始图神经网络模型，包括：
28、将每个节点的特征向量与预训练的权重矩阵相乘，生成节点的初步评分值，并根据知识图谱中的图结构信息对初步评分值进行调整；
29、计算每个节点的权重值，并通过激活函数进行非线性处理，得到激活后的权重值；
30、对激活后的权重值进行归一化处理，使每个节点的权重值的总和为1，生成归一化后的权重向量；
31、使用归一化后的权重向量和节点的入度，对节点的初步评分值进行加权调整，生成节点的最终特征表示；
32、在图神经网络的每一层中，利用节点的最终特征表示和归一化后的权重向量，控制信息传播的强度，并通过网络层进行信息的聚合与更新，最终构建完整的初始图神经网络模型。
33、在一个实施例中，对所述初始图神经网络模型进行训练和优化，生成目标图神经网络模型，包括：
34、使用均方误差作为损失函数，计算初始图神经网络模型在训练集上的预测误差；
35、使用计算得到的预测误差，通过反向传播算法利用adam优化器调整模型参数，最小化损失函数；
36、进行多次迭代训练，在每个训练轮次结束后，利用验证集对模型性能进行评估与调整；
37、经过多轮训练和优化，最终生成优化后的目标图神经网络模型，用于预测和推荐任务。
38、在一个实施例中，基于所述目标图神经网络模型，对表示目标领域内实体的节点进行评分与排序，包括：
39、从目标图神经网络模型中提取每个本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，通过双向LSTM自编码器对所述知识数据进行语义分析，生成所述知识数据的语义向量，包括：
3.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，结合生成的语义向量、命名实体识别技术和语义角色标注技术，从所述知识数据中识别出实体以及实体之间的关系，构建包含主体、客体和谓词的三元组，包括：
4.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，在所述知识图谱中进行节点特征提取和嵌入表征，生成每个节点的特征向量，包括：
5.如权利要求1中所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，结合每个节点的特征向量与知识图谱中的图结构信息，构建初始图神经网络模型，包括：
6.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，对所述初始图神经网络模型进行训练和优化，生成目标图神经网络模型，包括：
7.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，基于所述目标图神经网络模型，对表示目标领域内实体的节
8.一种基于知识图谱的推荐装置，其特征在于，所述基于知识图谱的推荐装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可以在所述处理器上运行的基于知识图谱的推荐程序，所述基于知识图谱的推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于知识图谱的推荐方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于知识图谱的推荐程序，所述基于知识图谱的推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于知识图谱的推荐方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，通过双向lstm自编码器对所述知识数据进行语义分析，生成所述知识数据的语义向量，包括：
3.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，结合生成的语义向量、命名实体识别技术和语义角色标注技术，从所述知识数据中识别出实体以及实体之间的关系，构建包含主体、客体和谓词的三元组，包括：
4.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，在所述知识图谱中进行节点特征提取和嵌入表征，生成每个节点的特征向量，包括：
5.如权利要求1中所述的基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，结合每个节点的特征向量与知识图谱中的图结构信息，构建初始图神经网络模型，包括：
6.如权利要求1所述的基于知识图谱的推荐方...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙景洲，谭韬，陈又新，王磊，吴文哲，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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