【摘 要】
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为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态兴趣变化,使用多层感知机对项目进行评分预测.在MovieLens-latest-small电影数据集和豆瓣数据集进行仿真验证,结果表明该模型进行TOP-K列表电影推荐相比于其他算法拥有更好的
【机 构】
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重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065;重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室,重庆 400065
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为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态兴趣变化,使用多层感知机对项目进行评分预测.在MovieLens-latest-small电影数据集和豆瓣数据集进行仿真验证,结果表明该模型进行TOP-K列表电影推荐相比于其他算法拥有更好的推荐性能.
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