MKR模型采用多任务学习法，包括推荐部分和知识图谱嵌入部分，推荐部分学习用户和物品的潜在向量，知识图谱嵌入部分学习相关实体的表示，通过一个交叉压缩单元连接，通过这种方式，可以共享不同任务之间的信息，从而提高模型的 泛化能力和效率。这种方法的优点是可以充分利用知识图谱和推荐模型之间的相互关系，同时避免了信息流失和误差传递的问题，缺点是可能会出现局部最优解的问题。是指将知识图谱嵌入和推荐模型的学习过程

初识线性回归线性回归是利用回归函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种分析方法。只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量的情况叫多元回归。线性回归的分类线性关系非线性关系线性回归api初步from sklearn.linear_model import LinearRegressionx = [[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[

划分chunk是为了把相同语义的token聚集在一起，不同语义的token互相分开，在长文档中各个片段的语义可能存在较大差异，如果将整个文档作为一个整体进行知识检索，会导致语义杂揉，影响检索效果。将长文档切分成多个小块，可以使得每个小块内部表意一致，块之间表意存在多样性，从而更充分地发挥知识检索的作用。检索阶段：将用户的问题转化为向量，从外部知识库或私有文档中(向量数据库)快速检索相关片段。向量数

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