基于知识增强与空洞卷积的冷链物流推荐方法及装置

本发明公开了一种基于知识增强与空洞卷积的冷链物流推荐方法及装置。首先对用户、车源和历史交互信息进行数据清洗与整理，构建车源信息知识图谱G；然后构建L层图卷积网络，通过聚合和更新进行层层卷积，捕获车源项目的近邻信息，得到车源项目特征向量；接着在交互单元，对交互矩阵Y进行压缩操作，得到用户特征向量与实体特征向量，同时使用空洞卷积进行知识嵌入学习；最后将对用户特征向量与车源项目特征向量求内积，输出用户对车源项目的点击预测值。本发明方法通过多任务学习的方法，同时进行推荐与知识嵌入训练，挖掘车源项目的潜在特征，获得用户的偏好特征，有效地应对冷启动与数据稀疏的情况，增强推荐性能。

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