为构建透明可信的推荐机制,相关研究工作主要通过可解释推荐机制为个性化推荐提供合理解释,然而现有可解释推荐机制存在三大局限:1)利用相关关系只能提供合理化解释而非因果解释,而利用路径提供解释存在隐私泄露问题;2)忽略了用户反馈...为构建透明可信的推荐机制,相关研究工作主要通过可解释推荐机制为个性化推荐提供合理解释,然而现有可解释推荐机制存在三大局限:1)利用相关关系只能提供合理化解释而非因果解释,而利用路径提供解释存在隐私泄露问题;2)忽略了用户反馈稀疏的问题,解释的保真度难以保证;3)解释粒度较粗,未考虑用户个性化偏好。为解决上述问题,提出基于协同知识图谱(CKG)与反事实推理的可解释推荐机制(ERCKCI)。首先,基于用户自身的行为序列,采用反事实推理思想利用因果关系实现高稀疏度因果去相关,并迭代推导出反事实解释;其次,为提升解释保真度,不仅在单时间片上利用CKG和图神经网络(GNN)的邻域传播机制学习用户和项目表征,还在多时间片上通过自注意力机制捕获用户长短期偏好以增强用户偏好表征;最后,基于反事实集的高阶连通子图捕获用户的多粒度个性化偏好,从而增强反事实解释。为验证ERCKCI机制的有效性,在公开数据集MovieLens(100k)、Book-crossing和MovieLens(1M)上进行了对比实验。所得结果表明,该机制在前两个数据集上相较于RCF(Relational Collaborative Filtering)推荐模型下的ECI(Explainable recommendation based on Counterfactual Inference),在解释保真度上分别提升了4.89和3.38个百分点,在CF集大小上分别降低了63.26%、66.24%,在稀疏度指标上分别提升了1.10和1.66个百分点,可见该机制能有效提升可解释性。展开更多
从无结构化自然语言文本中抽取实体关系三元组是构建大型知识图谱中最为关键的一步,但现有研究仍存在3方面问题:1)忽略文本中因多个三元组共享同一实体而产生的实体关系重叠问题;2)当前以编码器-解码器为基础的联合抽取模型未充分考虑...从无结构化自然语言文本中抽取实体关系三元组是构建大型知识图谱中最为关键的一步,但现有研究仍存在3方面问题:1)忽略文本中因多个三元组共享同一实体而产生的实体关系重叠问题;2)当前以编码器-解码器为基础的联合抽取模型未充分考虑文本语句词之间的依赖关系;3)部分三元组序列过长导致误差累积与传播,影响实体关系抽取的精度和效率.基于此,提出基于图卷积增强多路解码的实体关系联合抽取模型(graph convolution-enhanced multi-channel decoding joint entity and relation extraction model,GMCD-JERE).首先,基于BiLSTM作为模型编码器,强化文本中词的双向特征融合;其次,通过图卷积多跳特征融合句中词之间的依赖关系,提高关系抽取准确性;此外,改进传统模型按三元组先后顺序的解码机制,通过多路解码三元组机制,解决实体关系重叠问题,同时缓解三元组序列过长造成误差累积、传播的影响;最后,实验选用当前3个主流模型进行性能验证,在NYT(New York times)数据集上结果表明在精确率、召回率和F1这3个指标上分别提升了4.3%,5.1%,4.8%,同时在WebNLG(Web natural language generation)数据集上验证以关系为开始的抽取顺序.展开更多
近年来,随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)不断发展,POI序列推荐逐渐成为近年来研究的热点问题.现有的POI序列推荐方法仅仅按照时间的先后顺序建模用户历史签到序列,默认用户POI轨迹中连续POI之间具有相等...近年来,随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)不断发展,POI序列推荐逐渐成为近年来研究的热点问题.现有的POI序列推荐方法仅仅按照时间的先后顺序建模用户历史签到序列,默认用户POI轨迹中连续POI之间具有相等的时间间隔,忽略了用户签到记录之间的时间间隔影响.另外,POI之间的地理距离以及语义信息也是影响推荐准确性的重要因素.基于此,本文提出自注意力下时空-语义相融合的POI序列推荐模型(POI sequence recommendation model based on the integration of spatiotemporal and semantics under self-attention, SA-TDS-PRec).首先,根据用户的实际签到时间建模POI轨迹.其次,融合POI绝对位置、时空间隔以及语义相关信息.最后利用自注意力机制捕捉用户动态偏好的演化,从而提高POI推荐的准确性.在公开数据集Gowalla和Yelp上进行可扩展实验.结果表明,该模型优于目前主流的基准模型,有效提升推荐结果准确性.展开更多
文摘为构建透明可信的推荐机制,相关研究工作主要通过可解释推荐机制为个性化推荐提供合理解释,然而现有可解释推荐机制存在三大局限:1)利用相关关系只能提供合理化解释而非因果解释,而利用路径提供解释存在隐私泄露问题;2)忽略了用户反馈稀疏的问题,解释的保真度难以保证;3)解释粒度较粗,未考虑用户个性化偏好。为解决上述问题,提出基于协同知识图谱(CKG)与反事实推理的可解释推荐机制(ERCKCI)。首先,基于用户自身的行为序列,采用反事实推理思想利用因果关系实现高稀疏度因果去相关,并迭代推导出反事实解释;其次,为提升解释保真度,不仅在单时间片上利用CKG和图神经网络(GNN)的邻域传播机制学习用户和项目表征,还在多时间片上通过自注意力机制捕获用户长短期偏好以增强用户偏好表征;最后,基于反事实集的高阶连通子图捕获用户的多粒度个性化偏好,从而增强反事实解释。为验证ERCKCI机制的有效性,在公开数据集MovieLens(100k)、Book-crossing和MovieLens(1M)上进行了对比实验。所得结果表明,该机制在前两个数据集上相较于RCF(Relational Collaborative Filtering)推荐模型下的ECI(Explainable recommendation based on Counterfactual Inference),在解释保真度上分别提升了4.89和3.38个百分点,在CF集大小上分别降低了63.26%、66.24%,在稀疏度指标上分别提升了1.10和1.66个百分点,可见该机制能有效提升可解释性。
文摘从无结构化自然语言文本中抽取实体关系三元组是构建大型知识图谱中最为关键的一步,但现有研究仍存在3方面问题:1)忽略文本中因多个三元组共享同一实体而产生的实体关系重叠问题;2)当前以编码器-解码器为基础的联合抽取模型未充分考虑文本语句词之间的依赖关系;3)部分三元组序列过长导致误差累积与传播,影响实体关系抽取的精度和效率.基于此,提出基于图卷积增强多路解码的实体关系联合抽取模型(graph convolution-enhanced multi-channel decoding joint entity and relation extraction model,GMCD-JERE).首先,基于BiLSTM作为模型编码器,强化文本中词的双向特征融合;其次,通过图卷积多跳特征融合句中词之间的依赖关系,提高关系抽取准确性;此外,改进传统模型按三元组先后顺序的解码机制,通过多路解码三元组机制,解决实体关系重叠问题,同时缓解三元组序列过长造成误差累积、传播的影响;最后,实验选用当前3个主流模型进行性能验证,在NYT(New York times)数据集上结果表明在精确率、召回率和F1这3个指标上分别提升了4.3%,5.1%,4.8%,同时在WebNLG(Web natural language generation)数据集上验证以关系为开始的抽取顺序.
文摘近年来,随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)不断发展,POI序列推荐逐渐成为近年来研究的热点问题.现有的POI序列推荐方法仅仅按照时间的先后顺序建模用户历史签到序列,默认用户POI轨迹中连续POI之间具有相等的时间间隔,忽略了用户签到记录之间的时间间隔影响.另外,POI之间的地理距离以及语义信息也是影响推荐准确性的重要因素.基于此,本文提出自注意力下时空-语义相融合的POI序列推荐模型(POI sequence recommendation model based on the integration of spatiotemporal and semantics under self-attention, SA-TDS-PRec).首先,根据用户的实际签到时间建模POI轨迹.其次,融合POI绝对位置、时空间隔以及语义相关信息.最后利用自注意力机制捕捉用户动态偏好的演化,从而提高POI推荐的准确性.在公开数据集Gowalla和Yelp上进行可扩展实验.结果表明,该模型优于目前主流的基准模型,有效提升推荐结果准确性.
