基于分离式表征的知识图谱推荐算法

来源 :武汉大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:lichong0324
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基于知识图谱的推荐算法可以挖掘用户的潜在兴趣,有效解决推荐系统中的冷启动和数据稀疏性问题,然而现有基于知识图谱的推荐算法建模层面单一,很难挖掘到用户的深层兴趣.为此,提出一种基于分离式表征的知识图谱推荐算法.该算法首先利用分离式表征方法,将用户和物品的混合表征解耦成多个层面的分离式表征;然后采用图神经网络方法,利用用户-物品交互二分图和知识图谱中的邻域信息扩充用户和物品的分离式表征;同时,在分离式表征聚合邻域信息时,采用注意力机制和门控单元区分不同信息的重要性,自适应捕捉用户兴趣点.该算法细粒度刻画用户和物品表征,深度挖掘用户兴趣和物品特征,在三个公开数据集上与基准算法进行了对比实验,实验结果表明本文提出的算法在AUC、F1等指标上有明显提高.
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