利用知识图谱的嵌入向量进行多目标优化推荐详细步骤以及每个步骤数据的输入与输出格式，其中嵌入方法为transH、优化方法为遗传算法

下面是利用知识图谱的嵌入向量进行多目标优化推荐的详细步骤以及每个步骤数据的输入与输出格式，其中嵌入方法为TransH，优化方法为遗传算法：

1. 数据预处理

输入数据格式：知识图谱三元组（实体1，关系，实体2）和用户对商品的评分数据。

输出数据格式：知识图谱嵌入向量和用户、商品嵌入向量。

2. 知识图谱嵌入

输入数据格式：知识图谱三元组。

输出数据格式：知识图谱嵌入向量。

使用TransH方法进行嵌入，将每个实体和关系都表示为一个嵌入向量。

3. 用户和商品嵌入

输入数据格式：用户评分数据。

输出数据格式：用户、商品嵌入向量。

将用户和商品表示为嵌入向量，可以使用任何一种嵌入方法，例如TransE、TransR等。

4. 定义多目标优化问题

输入数据格式：用户、商品嵌入向量和知识图谱嵌入向量。

输出数据格式：目标函数。

定义多个目标函数，例如推荐的商品必须与用户历史喜欢的商品相关，且推荐的商品与用户历史不喜欢的商品不相关等。

5. 优化

输入数据格式：目标函数。

输出数据格式：最优解。

使用遗传算法进行多目标优化，找到最优解，即推荐给用户的商品。

总体的数据流程如下：

知识图谱三元组 -> 知识图谱嵌入向量 -> 用户、商品嵌入向量 -> 目标函数 -> 最优解

希望可以帮助到您！