知识图提供了额外的上下文信息来增强推荐,但现有的方法不能充分地从知识图中捕获用户的细粒度兴趣。 -提出的方法:一个名为KGICR的新模型,使用来自知识图的关系和属性信息来学习用户兴趣和改进用户/项目嵌入。它有两个主要模块: 1)关系兴趣模块:将每个用户的兴趣表示为KG关系向量的组合。使用距离相关损失使兴趣独立。使用GCN在用户-项目和KG图中
我们在多源信息融合的框架下,考虑通过引入item/user的属性静态知识图谱(static graph)和动态行为关系图谱(dynamic graph),提出了一种基于图的邻接关系增强的节点表示方法,用于更好的建模和表示推荐系统中的user和item的表征,在公开数据集MovieLens上取得了AUC 约0.5个百分点的提升。 全文目录: 1. 简介 2. 模型实现 ...
一、知识图谱生命周期 1 知识建模: 也叫本体构建,建模领域知识结构; 2 知识获取与验证: 获取领域内的事实知识,估计知识可信度; 3 知识融合: 也加知识集成,将碎片知识组装成知识网络; 4 知识存储与查询: 采用何种方式对知识图谱进行存储、查询; 5 知识推理: 发现已有知识中蕴含的隐含知识。 二、知识建模 1 采...
RippleNet将用户的兴趣在知识图谱上传播来抽取用户特征。那么我们是否可以将物品的特征在知识图谱上传播来抽取物品特征呢?KGCN模型随之产生。KGCN模型如下如所示。以一个物品为起点传播两次的情况如图a所示。每一个物品的特征矢量为与该物品直接相连的外层物品特征矢量的和,如图b所示。并且重点是在相加之前使用了注意力...
知识图谱是一种以图结构表示知识的模型,其中节点表示实体,边表示实体之间的关系。知识图谱可以通过自动化方法从结构化和非结构化数据中抽取出来,形成一个综合的知识网络。知识图谱的建立可以帮助我们组织和理解大量的知识信息。 二、推荐系统算法及挑战 推荐系统旨在根据用户的兴趣和需求,向他们提供相关的信息、产品或服务...
一、传统算法 二、深度学习模型 三、知识图谱推荐 一、传统算法 基于内容的推荐 基于协同过滤的推荐(CF) 混合的推荐 二、深度学习模型 三、知识图谱推荐 将知识图谱引入推荐系统主要有三个作用 缓解冷启动 缓解数据稀疏 可解释性 基于知识图谱的推荐系统一般包括知识图谱,推荐模块和连接模块三部分。其中知识图谱存储丰...
一般来说,现有的可以将知识图谱引入推荐系统的工作分为两类: 以LibFM[1]为代表的通用的基于特征的推荐方法(generic feature-based methods)。这类方法统一地把用户和物品的属性作为推荐算法的输入。例如,LibFM将某个用户和某个物品的所有属性记为x,然后令该用户和物品之间的交互强度y(x)依赖于属性中所有的一次项和...
知识图谱结构本质上是由(头实体,关系,尾实体)三元组组成的集合,并构成有向图。下图形象的表示了在电影领域用知识图谱做推荐的原理,左边是用户喜爱的电影,中间是这些电影在知识图谱中和右边几部电影的联系,我们可以看到左边的电影和右边的电影在知识图谱中呈现了很多种相似的关系。在知识图谱中发现这些相关物品对推荐...
基于多任务特征学习，在任务中嵌入知识图谱；在任务之间通过交叉压缩单元建立潜在特征和实体之间的高阶联系，从而建立推荐模型。实现了基于学习者目标、兴趣、知识水平的课程资源精准推荐。实验结果表明，MLKR 推荐算法训练时长和预测准确率均优于基于用户或物品的协同过滤算法和逻辑回归模型，在课程资源推荐领域具有一定的...