论文:A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems 首发链接: 【综述】基于知识图谱的推荐系统综述mp.weixin.qq.com/s/6lTxdxBsw-HJzuKhvNMhcg 基于知识图谱的推荐系统综述 作者信息 Elesdspline目前从事NLP与知识图谱相关工作。 导语 本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一篇综述。
Recommender systems Collaborative filtering Knowledge graph Neural collaborative filtering Knowledge graph representation learning 1. Introduction With the advancement of internet and communication technologies, people are facing increase in data. Obtaining useful information from these big data is one of the ...
这俩个模块的意思是:首先去学一个graph entity 的图嵌入(对graph和对节点的嵌入方式不同的encoder,相当于对每个entity采用encoder的方式嵌入到统一的语义空间上去),然后在这个embedding的基础上进行GAT(Graph Attention Network)。 注意哈,这里对relation也进行了编码的=>具体方式是把entity id和relation id通过一个embe...
In knowledge graph (KG) based recommender systems, path-based methods make recommendations by building user-item graphs and exploiting connectivity patterns between the entities in the graph. To overcome the limitations of traditional meta-path based methods that rely heavily on handcrafted meta-paths...
2.2 KG-based Recommendation 目前,一些研究尝试利用KGs结构进行推荐,可分为embedding-based方法、path-based方法和两者一起(unified)方法三种类型。 Embedding-based methods. 基于嵌入的方法[23,25,27]首先使用知识图谱嵌入(KGE,Knowledge Graph Embedding)[27]算法对知识图谱进行预处理,然后在推荐框架中使用学习到的实...
论文信息 论文名称 :Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems 会议:WWW2019 论文...
2018CIKM-RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems 作者及单位 解决问题 基于知识图谱的推荐系统能够缓解数据的稀疏性以及冷启动问题,并且可以增加推荐系统的多样性和可解释性。RippleNet就是基于KG的推荐模型,其主要目的也是尝试解决上述问题。
Deep Learning on Knowledge Graph for Recommender System: A Survey Recent advances in research have demonstrated the effectiveness of knowledge graphs (KG) in providing valuable external knowledge to improve recommendation... Y Gao,YF Li,Y Lin,... - 《Arxiv》 被引量: 0发表: 2020年 Knowledge-...
(补充说明:在A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems[1]一文中,作者把使用了Knowledge Graph的推荐系统分为三类:①可表示为矩阵运算的embedding-based methods, 直接利用KG中的信息得到user和item的latent vector,最后相乘得到偏好得分,②利用user和/或item的连接相似性的path-based methods, 连接相似的...
其一是feature based方法:其将多模态信息和entity信息直接拼接到一起,作为全新的entity信息,但是这种方法的缺点是需要知识图谱中的每个实体都包含对应的graph等多模态信息,这对数据集的要求过高了。 其二是entity-based方法:其将文本模态和视觉模态看作是两个entity,分别进行建模。