item的loss同理,最后把user和item的loss进行求和得到最终的loss,记作:L_{cl}。 Diffusion with Knowledge Graph:正如上文所述,文章扩散生成模型主要是生成一个subKG,而采用的方法前文也提到(正是引入噪音,然后逐渐恢复被噪音破坏的关系),具体介绍如下: 噪声扩散过程:如下图所示,我们能清晰地看出噪声扩散的大致过程...
To provide more accurate, diverse, and explainable recommendation, it is compulsory to go beyond modeling user-item interactions and take side information into account.为了提供更准确、多样和可解释的推荐,必须超越对用户项交互的建模,并考虑辅助信息。 笔记原本仅作为个人复习用,出现错漏和常识性问题均属正常...
knowledge graph embedding:主要是利用协同知识图谱的下半部分,也就是多模态知识图谱(MKG)来更新物品向量。 recommendation:主要利用用户和物品的交互信息,来更新用户向量和物品向量,最后进行打分。在讨论这些子模块之前,我们首先介绍两个关键组件:MKG Entity Encoder与MKG Attention Layer,这两个组件在两个子模块中都有...
(2)未利用关系依赖性来保留远程连接的语义 于是使用了新的模型——Knowledge Graph-based Intent Network(KGIN),结合KG关系,加强不同用户-项目关系的独立性,以此加强模型的能力和可解释性。 使用了一种新的信息聚合机制,递归地集成远程连接的关系序列(关系路径)。 1 INTRODUCTION KG能够改进推荐系统,其中富含的关系信...
A knowledge graph (KG) is one solution to improve the recommendation system's performance. The existing solutions do not consider the side information and semantic relationship from the knowledge graph, which results in the problem of accuracy of the recommendation and the pr...
论文笔记:Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation 1、问题背景 随着推荐系统的发展,可解释性逐渐成为一个重要的研究方向,因为在推荐相关商品的时候会给出一定解释,这样可以给用户带来一定的可信度,从而提高点击率。 当前可解释推荐主要有两个方向:基于path的和基于embedding的,它们各有优劣。
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
人工智能可解释论文5.Interaction Embeddings for Prediction and Explanation in Knowledge Graphs 热度: Reconstructing Storyline Graphs for Image Recommendation from Web Community Photos 热度: 图数据的可解释人工智能 Explainable Artificial Intelligence for Graph Data ...
—areanessential actor orsuccess ulrecommendation.We proposeanewmethodnamedKnowledgeGraphAttentionNetwork (KGAT)whichexplicitlymodelsthehigh-orderconnectivities inKGinanend-to-end ashion.Itrecursivelypropagatesthe embeddings romanode’sneighbors(whichcanbeusers,items, ...
Knowledge Graph-based Intent Network (KGIN) is a recommendation framework, which consists of three components: (1)user Intent modeling, (2)relational path-aware aggregation, (3)indepedence modeling. 2. problem formulation 数据:user-item interactions + knowledge graph interaction data: U: the user...