【摘 要】
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推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北远东通信系统工程有限公司,中国电子科学研究院,社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0820505),北京市科技计划课题(Z181100009018008),北京市科技新星计划(Z181100006218041)
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推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时的冷启动。同时,知识图谱表示向量能够使模型具有表征复杂语义关系和发现用户新兴趣的能力。因此,文中在基于贝叶斯网络模型的协同过滤方法的基础上,引入了知识图谱表示向量来辅助推荐任务,提出了融合知识图谱表示学习及贝叶斯网络的智能推荐模型(KGE-BNR)。KGE-BNR模型同时具有强大的语义信息和
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