【摘 要】
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信息技术和互联网行业的发展正逐步改变着人们的生活方式,各大平台纷纷推出智能解决方案,因此衍生出来的数据庞大且丰富,其中图数据在应用中非常广泛,如知识图谱,社交网络等,但这些图数据通常结构复杂,规模庞大,对用户的信息获取形成了挑战,传统的推荐算法虽然能缓解上述困难,但其不能有效的处理图数据信息,不能很好的捕获用户的个性化偏好,且会导致数据稀疏和冷启动问题。针对以上问题,本文采用基于图表示学习的个性化
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信息技术和互联网行业的发展正逐步改变着人们的生活方式,各大平台纷纷推出智能解决方案,因此衍生出来的数据庞大且丰富,其中图数据在应用中非常广泛,如知识图谱,社交网络等,但这些图数据通常结构复杂,规模庞大,对用户的信息获取形成了挑战,传统的推荐算法虽然能缓解上述困难,但其不能有效的处理图数据信息,不能很好的捕获用户的个性化偏好,且会导致数据稀疏和冷启动问题。针对以上问题,本文采用基于图表示学习的个性化推荐技术,针对知识图谱的图结构,结合相应图表示学习方法来学习用户和项目的特征表示,并基于这种特征表示为用户推荐项目,本文的主要贡献如下:（1）本文提出了一种联合学习用户端和项目端知识图谱的个性化推荐模型（User-end and Item-end Knowledge Graph,UIKG）,该模型通过挖掘用户和项目在各自知识图谱（Knowledge Graph,KG）中的关联属性信息,并通过联合学习有效地捕获用户的个性化偏好与项目之间的关联性。具体的操作步骤利用基于图卷积神经网络的方法从用户知识图谱学习用户表示向量,再将用户表示向量引入项目知识图谱中联合学习得到项目表示向量,实现用户端KG和项目端KG的无缝统一,最后通过多层感知器进行偏好预测,得到用户对项目的偏好概率,从而更有效地挖掘KG中的高阶结构信息和语义信息来捕获用户的个性化偏好。（2）许多基于KG的推荐模型包括UIKG模型并没有考虑用户的轨迹序列信息,而基于序列推荐的模型很多没有考虑用户与项目交互的上下文信息,因此为了解决基于KG推荐中缺少的用户轨迹序列信息以及序列推荐中缺少的用户与项目交互的上下文信息,本文提出了一种基于KG的多上下文序列推荐模型（Multi Context Sequence Recommendation Model,MCSR）。模型主要分为两个模块:UT2vec和CKG2vec,通过序列模块UT2vec学习用户的轨迹序列信息,并将用户对应的行为轨迹一一映射到KG中,通过CKG2vec模块学习用户-项目交互的上下文信息,最后融合用户与项目的特征表示并经过多层感知器来深度建模用户的个性化偏好。
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