一种基于知识图谱驱动的遥感图像推荐方法

本发明公开了一种基于知识图谱驱动的遥感图像推荐方法，包括获取用户业务文档，构建基于文档的隐含主题模型；根据用户和隐含主题模型中的主题标签构建行业知识图谱；采用基于深度学习的表示学习方法进行知识图谱网络特征学习，构建主题融合特征模型；建立用户‑遥感影像历史交互数据矩阵，计算用户邻居集；聚合主题融合特征模型推荐结果和和用户邻居集推荐结果，得到最终的遥感图像推荐结果。本发明结合图像标签化建模的结果将知识图谱由不易计算的图状结构转换为数学向量表示，实现对各类军民用户推送潜在兴趣遥感数据，并利于缓解数据稀疏和冷启动的问题，提升推荐效果。

《一种基于知识图谱驱动的遥感图像推荐方法》是一发明专利，专利号为 2022114228198，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（湖州）提出申请，发明人为饶云波;慕通泽;曾少宁，申请日期为2022-11-14，公开（公告）日期为2025-12-23，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/9535(2019.01)I;G06F16/535(2019.01)I;G06F16/36(2019.01)I;G06F18/25(2023.01)I;G06F18/23213(2023.01)I;G06F18/2132(2023.01)I;G06F40/216(2020.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：移动互联网、人工智能算法系统大数据系统大数据存储搜索引擎信息过载个性化推荐兴趣推送计算机视觉卷积神经网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于知识图谱驱动的遥感图像推荐方法，包括获取用户业务文档，构建基于文档的隐含主题模型；根据用户和隐含主题模型中的主题标签构建行业知识图谱；采用基于深度学习的表示学习方法进行知识图谱网络特征学习，构建主题融合特征模型；建立用户‑遥感影像历史交互数据矩阵，计算用户邻居集；聚合主题融合特征模型推荐结果和和用户邻居集推荐结果，得到最终的遥感图像推荐结果。本发明结合图像标签化建模的结果将知识图谱由不易计算的图状结构转换为数学向量表示，实现对各类军民用户推送潜在兴趣遥感数据，并利于缓解数据稀疏和冷启动的问题，提升推荐效果。

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