协同知识图谱与反事实融合的可解释推荐机制

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为构建透明可信的推荐系统,相关研究工作主要通过可解释推荐方法为个性化推荐提供合理解释,但现有可解释推荐机制存在三大局限:1)利用相关关系只能提供合理化解释而非因果解释,利用路径提供解释存在隐私泄露问题;2)忽略了用户反馈稀疏的问题,解释的保真度难以保证;3)解释粒度较粗,未考虑用户个性化偏好。为解决上述问题,提出协同知识图谱与反事实相融合的可解释推荐机制ERCKCF。首先,基于用户自身行为序列,采用反事实推理方法利用因果关系实现高稀疏度去相关,并迭代推导出反事实解释;其次,为提升解释保真度,不仅在单时间片上利用协同知识图谱和图神经网络的邻域传播机制学习用户和项目表征,还在多时间片上通过自注意力机制捕获用户长短期偏好增强用户偏好表征;最后,基于反事实集的高阶连通子图捕获用户的多粒度个性化偏好,增强反事实解释。为验证ERCKCF机制的有效性,在MovieLens和Bookcrossing上进行对比实验。实验结果表明,该机制在两个数据集上相较于最优基线解释保真度分别提升了4.89和3.38个百分点,CF集大小分别降低了63.26%、66.24%,稀疏度指标分别提升了1.1和1.66个百分点,能有效提升可解释性。
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