【摘 要】
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为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北工业大学河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61702157）;河北省科技支撑计划基金项目（15210506）;天津市自然科学基金项目（16JCQNJC00400、16JCYBJC15600）
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为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入到低维的语义空间中,在低维空间中计算任意视频间的语义相似性,将语义相似性与协同过滤的用户行为相似性结合进行推荐。实验结果表明,该方法弥补了协同过滤推荐算法对隐性信息利用不充分的缺陷,在语义层面增强了推荐的效果,在一定程度上解决了数据稀疏性问题。
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