python调用gruobi实现基于知识图谱嵌入向量的多目标优化推荐代码示例

下面是使用Gurobi实现基于知识图谱嵌入向量的多目标优化推荐的Python代码示例：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import numpy as np

# 定义数据集
item_num = 100
user_num = 50
relation_num = 10

# 随机生成嵌入向量和关系向量
entity_embedding = np.random.rand(item_num+user_num, 50)
relation_embedding = np.random.rand(relation_num, 50)

# 构造知识图谱
triplets = [(i, j, r) for i in range(item_num) for j in range(user_num) for r in range(relation_num)]

# 构造模型
m = gp.Model()

# 定义变量
x = m.addVars(item_num, user_num, lb=0, ub=1, vtype=GRB.CONTINUOUS, name='x')
w = m.addVars(relation_num, lb=0, ub=1, vtype=GRB.CONTINUOUS, name='w')

# 定义目标函数
obj = gp.LinExpr()
for i, j, r in triplets:
    obj += gp.quicksum(x[i, j] * np.dot(entity_embedding[i], entity_embedding[j] + relation_embedding[r]) for r in range(relation_num))
    obj += gp.quicksum(w[r] * np.linalg.norm(relation_embedding[r], ord=2) for r in range(relation_num))
m.setObjective(obj, GRB.MAXIMIZE)

# 添加约束条件
m.addConstrs(gp.quicksum(x[i, j] for i in range(item_num)) == 1 for j in range(user_num))
m.addConstrs(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(user_num)) == 1 for i in range(item_num))

# 求解模型
m.optimize()

# 输出结果
print('Objective value: %g' % m.objVal)
for i, j, r in triplets:
    if abs(x[i,j].x) > 1e-6:
        print('Item %d is recommended to user %d with relation %d' % (i, j, r))

在这个代码示例中，我们使用Gurobi建立了一个线性规划模型，用于基于知识图谱嵌入向量的多目标优化推荐。我们通过随机生成嵌入向量和关系向量来构造知识图谱，并将其作为模型的输入数据。然后，我们使用Gurobi的API定义了变量、目标函数和约束条件，并使用m.optimize()函数求解模型。最后，我们输出了结果，即推荐结果和目标函数的值。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的数据集和模型进行调整和优化。