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题名基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法
被引量：6
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作者
耿化聪
梁宏涛
刘国柱
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机构
青岛科技大学信息科学技术学院
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出处
《计算机与现代化》
2021年第8期24-29,共6页
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文摘
针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。
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关键词
饮食推荐
协同过滤
知识图谱
表示学习
语义相似度
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Keywords
recipe recommendation
collaborative filtering
knowledge graph
representation learning
semantic similarity
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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