基于知识图谱检索-知识点向量融合的知识推荐模型

模型的研究报告，对模型的算法、架构、训练数据和测试数据及测试结果进行了详细说明。模型对11个罪名的金融犯罪案件卷宗进行文本数据分析，结合金融犯罪联邦式知识图谱数据库的检索数据进行表示学习。基于多源知识表示融合的司法知识推荐模型，通过卷积神经网络进行多源向量融合，实现金融案例知识的精准推荐。基于梯度提升树的知识推荐模型，通过特征选择技术结合点击率预估，实现法律知识和金融知识的推荐。知识推荐置信度为92.83%。