近段时间,基于知识图谱的推荐系统(KG-based recommendation system, KGRS)引起研究者的广泛兴趣,主要是把知识图谱作为辅助信息整合到推荐系统中,这样的做法带来两个方面的优势,其一是能够提高推荐系统的准确性,其二是能够为推荐系统提供可解释性。 准确性:知识图谱可以用来表示实体之间的关系,可以将 item 及其属性信息映...
今天带来的是一篇发表在 TKDE 上的 2022 年的一篇关于因果推荐的论文,论文聚焦于基于知识图谱(Knowledge Graph, KG)的推荐系统方向,通过后门调整和反事实推理,对 KG-based RS 进行了优化。论文提出了模型 基于知识图谱的因果推荐 (Knowledge Graph-based Causal Recommendation, KGCR)模型。论文组合使用后门调整和反事实...
将电影评分数据集中的电影向量与知识图谱中的电影向量特征融合起来,再分别放回各自的模型中,进行监督训练。 知识图谱词嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)模型:如图6的右侧部分,将知识图谱三元组中的前2个(电影ID和关系实体)作为输入,预测出第3个(目标实体)。 图6 MKR框架 在3个子模型中,最关键的是交叉压缩单元...
Knowledge graph(KG) has proven to improve recommendation performance. However, most efforts explore inter-entity relatedness by mining multi-hop relations on KG, thus failing to efficiently exploit these relations for enhanced user preference. To address this, we propose an end-to-end framework to ...
知识图谱与推荐系统之《Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation》MKR,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation,##KGINAbstract论文中提出目前的GNN-based模型在关系建模上属于粗粒度的建模。在两个方面做得不足:(1)没有在细粒度的意图级别上识别用户-项目关系(2)未利用关系依赖性来保留远程连接的
a unified framework for DTI prediction by combining knowledge graph (KG) and recommendation system. This framework firstly learns a low-dimensional representation for various entities in the KG, and then integrates the multimodal information via neural factorization machine (NFM). KGE_NFM is evaluated...
knowledge-graphnamed-entity-recognitionquestion-answeringknowledge-managementrelation-extraction UpdatedSep 18, 2023 Python KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation, KDD2019 knowledge-graphrecommender-systemgraph-attention-networksgraph-neural-networkskdd2019high-order-connectivityknowledge-based-reco...
[KGAT]KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation(2019,推荐系统) 1.方法概述 这篇文章提出了一种新的方法,叫做知识图谱注意力网络(KGAT),它能够显式地利用知识图谱中的高阶关联信息来提升推荐效果。它基于图神经网络(GNN)的框架,递归地从一个节点的邻居节点传播嵌入信息,同时利用注意力机制...
第一步节点embedding不同,KGCN和KGAT都是利用周围节点对当前节点重新embedding,AKGE也是,但是具体的实施方法有一点不同。 所以这里介绍AKGE在第一步 embedding时的不同,总结目录如下 构建子图 高阶子图:用距离感知抽样策略保留最短K条路径构建高阶子图 路径装配,转成matrix矩阵 ...