基于场景化知识图谱的推荐方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及物联网，尤其涉及一种基于场景化知识图谱的推荐方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、知识图谱是一种表示“实体”间“关系”的语义网络图，是复杂关联关系的最有效表达方式。其中的“实体”具有可区别性、且独立存在的某种事物，例如，一个人或一种商品；而“关系”描述了实体之间的各种复杂的联系。在知识图谱中最简单的元素是三元组，分三元组为头实体、尾实体和关系。

2、推荐系统在信息爆炸的互联网时代，推荐系统可以理解用户的个性化偏好和需求，帮助用户筛选出自己感兴趣的产品和服务，现有的推荐系统存在着数据稀疏以及冷启动等问题，容易造成模型过拟合问题。

3、传统的云计算是集中式大数据处理，边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。相较于云计算，边缘计算不用将数据传到遥远的云端(云平台)，在边缘侧就能对数据进行分析、计算与处理，针对具体的场景生成需要的结果。但边缘侧因受限于硬件资源，大规模训练模型很难实现，且应用行业企业的数据安全问题，即具体场景，所需数据在企业侧，不能开放给边缘侧进行模型生成及训练，因此，边缘计算只能对较为简单的应用场景进行智能分析与处理，针对复杂场景，适应能力不强，推荐效果较差。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于场景化知识图谱的推荐方法、系统及存储介质，旨在提高边缘侧场景化适应能力及推荐效果。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于场景化知识图谱的推荐方法，包括：

3、边缘侧采集用户的行为数据，并对所述行为数据进行处理得到脱敏样例数据和特征向量数据；

4、云平台接收所述边缘侧上发的所述脱敏样例数据和所述特征向量数据，并根据所述脱敏样例数据和所述特征向量数据确定应用场景；

5、所述云平台根据所述应用场景确定具体场景化知识图谱及初始推荐模型，并将所述场景化知识图谱和所述初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，将所述目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型；

6、所述边缘侧接收所述云平台下发的所述轻量级推荐模型，并将所述行为数据输入所述轻量级推荐模型以生成推荐结果。

7、第二方面，本发明实施例还提供了一种基于场景化知识图谱的推荐系统，其包括：配置于边缘侧中的采集处理单元及生成单元，配置于云平台中的接收确定单元及训练处理单元，其中，

8、所述采集处理单元用于边缘侧采集用户的行为数据，并对所述行为数据进行处理得到脱敏样例数据和特征向量数据；

9、所述接收确定单元用于云平台接收所述边缘侧上发的所述脱敏样例数据和所述特征向量数据，并根据所述脱敏样例数据和所述特征向量数据确定应用场景；

10、所述训练处理单元用于所述云平台根据所述应用场景确定具体场景化知识图谱及初始推荐模型，并将所述场景化知识图谱和所述初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，将所述目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型；

11、所述生成单元用于所述边缘侧接收所述云平台下发的所述轻量级推荐模型，并将所述行为数据输入所述轻量级推荐模型以生成推荐结果。

12、第三方面，本发明实施例还提供了一种基于场景化知识图谱的推荐系统，其包括边缘侧和云平台，所述边缘侧和云平台均包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述边缘侧和云平台的所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。

13、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述方法。

14、本发明实施例提供了一种基于场景化知识图谱的推荐方法、系统及存储介质。其中，所述方法包括：边缘侧采集用户的行为数据，并对所述行为数据进行处理得到脱敏样例数据和特征向量数据；云平台接收所述边缘侧上发的所述脱敏样例数据和所述特征向量数据，并根据所述脱敏样例数据和所述特征向量数据确定应用场景；所述云平台根据所述应用场景确定具体场景化知识图谱及初始推荐模型，并将所述场景化知识图谱和所述初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，将所述目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型；所述边缘侧接收所述云平台下发的所述轻量级推荐模型，并将所述行为数据输入所述轻量级推荐模型以生成推荐结果。本发明实施例的技术方案中在云平台对场景化知识图谱和初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，边缘侧接收云平台下发的对目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型，根据轻量级推荐模型对行为数据进行验证以生成推荐结果，将模型训练放在云平台而不是放在边缘侧，可提高推荐模型训练的速度，且因模型训练过程中结合场景化知识图谱及对模型进行了轻量化处理，因此可提高边缘侧的场景化适应能力，进而还可提高边缘侧的推荐效果。

技术特征：

1.一种基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述边缘侧采集用户的行为数据，并对所述行为数据进行处理得到脱敏样例数据和特征向量数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述云平台接收所述边缘侧上发的所述脱敏样例数据和所述特征向量数据，并根据所述脱敏样例数据和所述特征向量数据确定应用场景，包括：

4.根据权利要求1所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述云平台根据所述应用场景确定具体场景化知识图谱及初始推荐模型，并将所述场景化知识图谱和所述初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，将所述目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型，包括：

5.根据权利要求4所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述云平台将所述具体场景化知识图谱和所述初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，包括：

6.根据权利要求1所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述边缘侧接收所述云平台下发的所述轻量级推荐模型，并将所述行为数据输入所述轻量级推荐模型以生成推荐结果，包括：

7.根据权利要求6所述的基于场景化知识图谱的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种基于场景化知识图谱的推荐系统，其特征在于，包括：配置于边缘侧中的采集处理单元及生成单元，配置于云平台中的接收确定单元及训练处理单元，其中，

9.一种基于场景化知识图谱的推荐系统，其特征在于，包括边缘侧和云平台，所述边缘侧和云平台均包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述边缘侧和云平台的所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明实施例公开了一种基于场景化知识图谱的推荐方法、系统及存储介质。该方法属于物联网技术领域，其包括：边缘侧采集用户的行为数据，并对行为数据进行处理得到脱敏样例数据和特征向量数据；云平台接收边缘侧上发的脱敏样例数据和特征向量数据，并根据脱敏样例数据和特征向量数据确定应用场景；云平台根据应用场景确定场景化知识图谱及初始推荐模型，并将场景化知识图谱和初始推荐模型进行联合训练得到目标推荐模型，将目标推荐模型进行轻量化处理得到轻量级推荐模型；边缘侧接收云平台下发的轻量级推荐模型，并将行为数据输入轻量级推荐模型以生成推荐结果。本申请实施例可提高边缘侧的场景化适应能力和推荐效果。

技术研发人员：陈璐,杨震,李洁
受保护的技术使用者：天翼物联科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16