【摘 要】
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针对电影推荐系统中推荐结果的准确性和可解释性不高的问题,研究了基于多任务特征学习的知识图谱增强推荐(multi-task learning for knowledge graph enhanced recommendatio
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针对电影推荐系统中推荐结果的准确性和可解释性不高的问题,研究了基于多任务特征学习的知识图谱增强推荐(multi-task learning for knowledge graph enhanced recommendation, MKR)。通过构建知识图谱,将其作为辅助信息构建了MKR模型,并将其应用到电影推荐系统中。采用预测用户满意度评分的方法根据评分结果来判定用户对电影的喜好程度,并将合适的电影类型推荐给用户。最后将MKR模型与几种常见的推荐模型进行比较,使用不同的评价指标进行预测,并在top-K场景
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