即只把知识图谱作为一个side info,多一维特征的处理方式。 「联合学习(joint learning)」将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-end)的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后的损失函数联合训练。 「交替学习(alternate learning)」将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又...
RippleNet: 将知识图谱作为额外信息,融入到CTR/Top-K推荐 动机 考虑到水波(Ripple)的传播,以user感兴趣的item为seed,在商品知识图谱上向外一圈一圈的扩散到其他的item,这个过程称之为偏好传播(Preference Propagation). 该模型认为外层的item同样属于用户的潜在偏好, 因此在刻画user时候,需要将其考虑进去,而不能仅...
知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种描述实体或概念并使用不同类型的语义关系将它们连接起来的结构。2012 年,Google提出术语“知识图谱”来指代语义知识在网络搜索中的使用,目的是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索体验。在“知识图谱”一词流行之前,DBPedia和其他链接数据集是由语义Web技术和Berners-Lee提出的链接数据...
1.2.1 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding) 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)为知识图谱中的每个实体和关系学习得到一个低维向量,同时保持图中原有的结构或语义信息。一般而言,知识图谱特征学习的模型分类两类:基于距离的翻译模型和基于语义的匹配模型。 基于距离的翻译模型(distance-based translational...
一、知识图谱 背景: 知识图谱于2012年5月17日由Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,改善用户的搜索质量以及搜索体验。随着人工智能的技术发展和应用,知识图谱逐渐成为关键技术之一,现已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。 定义
上述方法的核心是构造一个二分类模型,将h、r和t输入到网络中,如果(h,r,t)在知识图谱中真实存在,则应该得到接近1的概率,如果不存在,应该得到接近0的概率。 1.2.2 基于CNN的句子特征提取 DKN中提取句子特征的CNN源自于Kim CNN,用句子所包含词的词向量组成的二维矩阵,经过一层卷积操作之后再做一次max-over-time...
今天来看看『推荐系统 + 知识图谱』,又会有哪些有趣的玩意儿呢。Knowledge Graph 知识图谱是一种语义图,其结点(node)代表实体(entity)或者概念(concept),边(edge)代表实体/概念之间的各种语义关系(relation)。一个知识图谱由若干个三元组(h、r、t)组成,其中 h 和 t 代表一条关系的头结点和尾节点,...
一个知识图谱由若干个三元组(h、r、t)组成,其中 h 和 t 代表一条关系的头结点和尾节点,r 代表关系。 引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于: 「精确性」:为物品 item 引入了更多的语义关系,可以深层次地发现用户兴趣 「多样性」:提供了不同的关系连接种类,有利于推荐结果的发散,避免推荐结果局限于单一类型 ...
向外传播法模拟了用户的兴趣在知识图谱上的传播过程。本章中我们提出RippleNet 模型,一种向外传播法的代表。RippleNet 的核心思想是兴趣传播(preference propagation): 对于每个用户,我们都将其历史兴趣作为知识图谱上的种子集合(seed set),然后沿着知识图谱中的连接迭代地向外扩展用户的兴趣。我们将兴趣传播类比为水面上...
联合学习的核心是将推荐算法和知识图谱特征学习的目标融合,并在一个端到端的优化目标中进行训练。我们以CKE[2]和Ripple Network[3]为例介绍联合学习。 Collaborative Knowledge base Embedding (CKE) 结构化知识(structural knowledge),例如导演、类别等;