基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法 被引量：43

1

作者 吴玺煜 陈启买 +1 位作者 刘海 贺超波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期226-232,263,共8页

针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤... 针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤推荐。算法弥补了协同过滤算法没有考虑物品本身内涵知识的缺陷,在语义层面上增强了协同过滤推荐的效果。实验结果表明,该算法能够有效地提升协同过滤推荐的准确率、召回率和F值。 展开更多

关键词 协同过滤 知识图谱 表示学习 语义相似性 推荐系统

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应用知识图谱的推荐方法与系统 被引量：29

2

作者 饶子昀 张毅 +1 位作者 刘俊涛 曹万华 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2061-2077,共17页

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与... 数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式,提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架,进一步分析了本领域的研究难点.本文还给出了文献中常用的数据集.最后讨论了未来有价值的研究方向. 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 知识图谱 表示学习 知识推理

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融合知识图谱和协同过滤的学生成绩预测方法 被引量：29

3

作者 陈曦 梅广 +1 位作者 张金金 许维胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期595-601,共7页

针对高等教育本科教学场景中的学生成绩预测问题,提出了一种基于课程知识图谱(KG)的预测算法。首先,构造一个表示课程信息的课程知识图谱。然后,分别使用基于邻节点的方法和基于知识图谱表示学习的方法基于知识图谱计算课程在知识层面... 针对高等教育本科教学场景中的学生成绩预测问题,提出了一种基于课程知识图谱(KG)的预测算法。首先,构造一个表示课程信息的课程知识图谱。然后,分别使用基于邻节点的方法和基于知识图谱表示学习的方法基于知识图谱计算课程在知识层面的相似度,并将课程的知识相似度集成到传统的成绩预测框架协同过滤(CF)中。最后,通过实验对比了融合知识图谱的算法和常见成绩预测算法在不同数据稀疏度场景下的性能。实验结果显示,在数据稀疏场景下,基于邻节点的算法和传统协同过滤算法相比,均方根误差(RMSE)下降约11%,平均绝对误差(MAE)下降约9%;基于图谱表示学习的算法与协同过滤算法相比RMSE下降17.55%,MAE下降11.40%。实验结果表明,运用知识图谱的协同过滤算法可使预测误差显著下降,验证了知识图谱可以作为历史数据缺乏场景下的信息补足,从而帮助协同过滤获得更好的预测效果。 展开更多

关键词 协同过滤 知识图谱 成绩预测 教育数据挖掘 智慧校园

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基于知识图谱和协同过滤的电影推荐算法研究 被引量：17

4

作者 袁泉 成振华 江洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期714-721,共8页

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱... 针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。 展开更多

关键词 协同过滤算法 知识图谱 表示学习 混合推荐

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协作学习活动设计的困境与出路 被引量：13

5

作者 何文涛 梁晨 +1 位作者 庞兴会 路璐 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2021年第3期103-110,共8页

协作学习活动设计包含表层的信息空间设计和深层的知识空间设计两个层次。忽视协作学习的知识空间设计,只设计协作学习的信息空间,难以将协作学习动态限制在预期的范围之内。FC知识图表征的是问题解决的知识推理路径,可用来还原协作学... 协作学习活动设计包含表层的信息空间设计和深层的知识空间设计两个层次。忽视协作学习的知识空间设计,只设计协作学习的信息空间,难以将协作学习动态限制在预期的范围之内。FC知识图表征的是问题解决的知识推理路径,可用来还原协作学习的知识空间变化。基于此,文章在协作学习概念模型的基础上,构建了以FC知识图为核心的协作学习活动设计技术。该技术通过目标分析、知识建模、知识组块划分、任务设计和一致性检查等各操作之间的强数据依赖关系来确保“目标—手段”的一致性,通过FC知识图及学习支架等设计来引导协作过程的交互动态,促使“手段—结果”一致。为清楚呈现协作学习的哪些设计要素得到了落实或多余,有理有据地优化协作学习活动,可借助协作学习过程机制图从知识点范围的一致性、解决路径的一致性、任务序列的一致性、突发情况及其对策的一致性和持续时间的一致性五方面研究协作学习行动与协作学习方案的一致性。基于FC知识图设计协作学习活动和基于协作学习过程机制图研究协作学习行动与协作学习方案的一致性能确保“目标—手段—结果”一致,有望解决协作活动并不总能预期转成特定协作学习行为的困境,是协作学习设计的新出路。 展开更多

关键词 协作学习 活动任务 FC知识图 学习过程机制图 一致性

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基于知识图谱知识推理的视频推荐算法 被引量：11

6

作者 许智宏 赵杏 +1 位作者 董永峰 闫文杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期710-715,共6页

为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入到低维的语义空间中,在低维空间中计算任意视频间的语义相似性... 为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入到低维的语义空间中,在低维空间中计算任意视频间的语义相似性,将语义相似性与协同过滤的用户行为相似性结合进行推荐。实验结果表明,该方法弥补了协同过滤推荐算法对隐性信息利用不充分的缺陷,在语义层面增强了推荐的效果,在一定程度上解决了数据稀疏性问题。 展开更多

关键词 协同过滤 知识图谱 知识推理 语义相似性 路径权重

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基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法 被引量：10

7

作者 张屹晗 王巍 +2 位作者 刘华真 谷壬倩 郝亚奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3590-3596,共7页

利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取。针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF)。首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目... 利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取。针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF)。首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表。在MovieLens-1M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F 1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果。 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 知识图嵌入 联合学习

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融合语义相似度的协同过滤推荐算法 被引量：8

8

作者 王根生 潘方正 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期835-841,共7页

针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题,提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法.首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该... 针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题,提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法.首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法的相似度计算中,弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷.实验结果表明,该改进型算法相比传统协同过滤推荐算法,具有更高的准确率、召回率和覆盖率. 展开更多

关键词 推荐算法 协同过滤 知识图谱 表示学习 语义相似度

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融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法 被引量：3

9

作者 沈鑫科 李勇 +1 位作者 陈建伟 陈囿任 《计算机技术与发展》 2024年第1期150-157,共8页

推荐系统广泛应用于互联网,缓解信息过载问题。现有研究通常将知识图谱引入推荐算法中,但不能有效获取用户与项目的高阶建模以及存在数据稀疏性的问题。该文提出了一种融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法(CKGCN)。首先,将用户-项... 推荐系统广泛应用于互联网,缓解信息过载问题。现有研究通常将知识图谱引入推荐算法中,但不能有效获取用户与项目的高阶建模以及存在数据稀疏性的问题。该文提出了一种融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法(CKGCN)。首先,将用户-项目交互矩阵与项目知识图谱构建为协同知识图谱,利用知识感知注意力机制对邻居节点进行权重分配,递归地捕获用户和项目的特征向量,搜索用户对项目的潜在喜好,有效缓解数据稀疏性的问题。其次,采用基于图卷积网络的邻域聚合算法捕捉每层实体网络之间的高阶联系,将实体与邻域实体聚合,丰富实体语义表示。另外,通过交叉压缩单元协作处理项目特征向量与实体特征向量,探索二者的高阶特征交互,从而过滤实体的冗余信息、挖掘项目更深层次的联系。最后,对用户特征向量与项目特征向量进行计算得出用户对项目的预测概率。经过点击率预测及Top-k推荐实验证明,在书籍Book_Crossing和音乐Last.FM两个公开的数据集上,该算法与五种基线算法相比较,AUC,ACC,F1,Recall@k和Precision@k评价指标值均有提升,表明该模型具有良好的推荐性能。 展开更多

关键词 推荐算法 协同知识图谱 注意力机制 图卷积网络 实体特征

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知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展 被引量：4

10

作者 吴国栋 王雪妮 刘玉良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第4期18-29,共12页

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱(knowledge graph,KG)增强的图神经网络(graph neural network,GNN)推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入... 已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱(knowledge graph,KG)增强的图神经网络(graph neural network,GNN)推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。 展开更多

关键词 知识图谱 图神经网络 推荐系统 项目知识图谱 协同知识图谱

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基于用户行为及知识传播的图神经网络推荐系统 被引量：2

11

作者 杨中金 《智能计算机与应用》 2024年第2期35-40,共6页

协同过滤算法存在数据稀疏和冷启动问题,当前的推荐方法普遍引入知识图谱来缓解协同过滤算法的缺陷,但这些方法大都专注于利用知识图谱来构建用户及物品的特征表示,忽略了对用户交互信息的有效利用。本文提出了一种基于用户行为和知识... 协同过滤算法存在数据稀疏和冷启动问题,当前的推荐方法普遍引入知识图谱来缓解协同过滤算法的缺陷,但这些方法大都专注于利用知识图谱来构建用户及物品的特征表示,忽略了对用户交互信息的有效利用。本文提出了一种基于用户行为和知识图谱的推荐方法,该方法由交互传播以及知识传播两部分组成。前者通过图神经网络,利用用户-物品交互图来构建用户物品的高阶交互特征;后者利用知识图谱中传播得到相关实体来补充对物品的描述。在两个基准数据集上的大量实验表明,相对于基线模型,本文提出的基于用户行为及知识传播的图神经网络推荐系统具有较好的推荐效果以及泛化能力。 展开更多

关键词 协同过滤 推荐系统 用户-物品交互图 知识图谱

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电网故障处置信息自适应理解框架及关键技术 被引量：2

12

作者 田波 张越 +4 位作者 蒙飞 单连飞 高海洋 田坤 乔咏田 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第7期188-195,共8页

为了提升电网故障处置响应能力,提出一种故障处置信息自适应理解框架,该框架基于所构建的多任务协同理解模型和故障处置知识图谱识别电网故障告警、运行状态、操作指令等信息,自适应推理生成故障处置操作策略。通过建立故障处置信息理... 为了提升电网故障处置响应能力,提出一种故障处置信息自适应理解框架,该框架基于所构建的多任务协同理解模型和故障处置知识图谱识别电网故障告警、运行状态、操作指令等信息,自适应推理生成故障处置操作策略。通过建立故障处置信息理解模型评价指标和试验数据集,验证了故障处置信息理解框架和多任务协同理解模型的有效性。 展开更多

关键词 故障处置 多任务协同 知识图谱 自适应推理

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基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法 被引量：6

13

作者 耿化聪 梁宏涛 刘国柱 《计算机与现代化》 2021年第8期24-29,共6页

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... 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。 展开更多

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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融合知识图谱表示学习和矩阵分解的推荐算法 被引量：6

14

作者 陈平华 朱禹 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第10期3137-3142,共6页

针对基于矩阵分解推荐算法准确率不高的问题,提出一种融合知识图谱表示学习和矩阵分解的推荐算法。利用知识图谱表示学习方法,将知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,通过计算实体之间的语义相似性,将实体自身的知识信... 针对基于矩阵分解推荐算法准确率不高的问题,提出一种融合知识图谱表示学习和矩阵分解的推荐算法。利用知识图谱表示学习方法,将知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,通过计算实体之间的语义相似性,将实体自身的知识信息融入矩阵分解模型。算法弥补了矩阵分解方法没有考虑项目自身知识信息的不足,在知识层面上增强了矩阵分解方法的效果。MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法有效提升了推荐结果的准确率。 展开更多

关键词 推荐算法 协同过滤 矩阵分解 知识图谱 表示学习

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服装设计知识图谱中的服装装饰工艺分类模型 被引量：5

15

作者 杨娟 张远鹏 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期95-100,共6页

为解决服装装饰工艺类别判定中噪声视角或弱相关视角带来的负影响问题,采用具备视角约减功能的多视角分类模型对噪声视角或弱相关视角进行动态过滤。首先基于1-阶TSK模糊系统,在其目标优化函数中引入视角间分类误差一致性约束,实现多视... 为解决服装装饰工艺类别判定中噪声视角或弱相关视角带来的负影响问题,采用具备视角约减功能的多视角分类模型对噪声视角或弱相关视角进行动态过滤。首先基于1-阶TSK模糊系统,在其目标优化函数中引入视角间分类误差一致性约束,实现多视角协同学习;然后通过变体信息熵学习各视角的权重,并在权重学习过程中制定视角约减规则,自动剔除噪声视角或弱相关视角;最后通过服装装饰工艺类别分类实验对所构建模型的分类精度进行验证。结果表明:相比视角约减之前,所提出的多视角分类模型的测试精度提高了2.68%,可有效地过滤噪声视角或弱相关视角,降低其对分类精度的影响。 展开更多

关键词 服装装饰工艺 模糊系统 多视角数据 视角约减 协同学习 服装设计资源 知识图谱

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融合知识图谱与协同过滤的图书推荐算法 被引量：5

16

作者 周倩 王逊 +2 位作者 李灵慧 黄树成 王云沼 《软件导刊》 2022年第8期56-61,共6页

传统的图书推荐算法只考虑外部评分数据,且会面临物品冷启动等问题。本文将图书外部评分数据与图书内涵知识相结合,提出融合知识图谱和协同过滤的图书推荐算法。首先通过基于知识图谱的训练将图书的语义信息转化为低维向量矩阵,利用余... 传统的图书推荐算法只考虑外部评分数据,且会面临物品冷启动等问题。本文将图书外部评分数据与图书内涵知识相结合,提出融合知识图谱和协同过滤的图书推荐算法。首先通过基于知识图谱的训练将图书的语义信息转化为低维向量矩阵,利用余弦相似度公式计算图书间的语义相似度,增加新图书与其他图书的相似性,根据图书语义相似矩阵获取图书的语义近邻。同时,改进协同过滤相似性计算方法,根据图书外部评分矩阵获取图书评分近邻,最后将评分近邻与语义近邻相结合,得到最终的图书推荐结果集。该算法在Book-Crossing数据集上进行测试,实验结果表明算法精确率提高到4.37%,比传统方法提高了0.69%,并且比其他相关算法有更好的表现。 展开更多

关键词 协同过滤 知识图谱 语义相似性 推荐系统

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基于协同知识嵌入注意网络的推荐算法研究

17

作者 师博雅 梁光成 +2 位作者 孙宇健 张家华 胡泉 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期297-305,共9页

推荐系统广泛用于实际应用场景中,现有利用图神经网络的基于知识图谱的解决方法忽略了对知识图谱中蕴含丰富关系知识的有效编码。提出一种协同知识嵌入注意网络模型,通过在知识高阶传播过程中融入翻译模型对以三元组形式表示的知识进行... 推荐系统广泛用于实际应用场景中,现有利用图神经网络的基于知识图谱的解决方法忽略了对知识图谱中蕴含丰富关系知识的有效编码。提出一种协同知识嵌入注意网络模型,通过在知识高阶传播过程中融入翻译模型对以三元组形式表示的知识进行有效编码,实现协同信息与知识传播更高效的融合方式,并通过拓展端到端模型CKAN完成推荐算法的设计。在三个真实推荐场景中的实验结果表明,相对于现有的KGCN、KGNN-LS、KGAT等方法,所提算法在点击率预测中的AUC值在Last.FM数据集上达到了0.8473,在Book-Crossing数据集上达到了0.7538,在Dianping-Food数据集上达到了0.8783;在Top-K推荐中的召回率均优于基准算法。 展开更多

关键词 推荐系统 协同过滤 异质信息网络 知识图谱嵌入 图卷积神经网络

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GNRF:基于关系融合的图神经网络推荐系统

18

作者 杨中金 彭敦陆 宋祎昕 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期1895-1900,共6页

当前的推荐方法普遍引入知识图谱作为辅助信息来缓解协同过滤算法的缺陷,如数据稀疏和冷启动问题.然而,基于知识图谱的推荐方法大都专注于利用知识图谱来构建用户及物品的特征表示,忽略了对用户交互信息的有效利用.本文在引入用户-物品... 当前的推荐方法普遍引入知识图谱作为辅助信息来缓解协同过滤算法的缺陷,如数据稀疏和冷启动问题.然而,基于知识图谱的推荐方法大都专注于利用知识图谱来构建用户及物品的特征表示,忽略了对用户交互信息的有效利用.本文在引入用户-物品交互图和知识图谱两种图结构信息基础上,通过图神经网络融合用户-物品间的交互特征、物品间的相似特征以及知识图谱中实体的知识特征,来构建用户物品的特征表示,并将之应用于推荐系统.实验表明,相对于基线模型,本文提出的模型具有较好的推荐效果. 展开更多

关键词 协同过滤 推荐系统 用户-物品交互图 知识图谱

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基于知识图谱的MOOC课程推荐 被引量：3

19

作者 曹小兰 张怡文 +1 位作者 单春宇 张力 《淮北师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期71-77,共7页

传统推荐方法主要采用用户之间的共同项目计算相似度,忽略课程推荐中隐含较多课程语义信息。为充分利用课程之间的语义信息,发掘用户的个性化兴趣,提出一种基于知识图谱的课程推荐。首先利用课程内容信息和用户行为记录构建知识图谱,通... 传统推荐方法主要采用用户之间的共同项目计算相似度,忽略课程推荐中隐含较多课程语义信息。为充分利用课程之间的语义信息,发掘用户的个性化兴趣,提出一种基于知识图谱的课程推荐。首先利用课程内容信息和用户行为记录构建知识图谱,通过课程知识图谱计算课程之间的相关性;再将课程实体与邻域信息选择性聚合来增强自身表示,发掘用户的潜在兴趣;最终通过语义信息深度挖掘课程之间的关系,利用图卷积网络来预测用户对课程的评分。结果表明,基于知识图谱的MOOC课程推荐与基线模型相比,在精确率、召回率、f1指标上分别提高3.33%、4.8%、4.68%。因此本文提出的方法在一定程度上能提升推荐效果,同时缓解数据稀疏和冷启动问题。 展开更多

关键词 协同过滤 在线教育 知识图谱 图卷积网络

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基于生成对抗网络的协同过滤推荐

20

作者 张新 王礼琪 朱家兵 《淮南师范学院学报》 2024年第2期136-143,共8页

针对个性化推荐中存在的数据稀疏问题,文章提出基于生成对抗网络(GAN)和知识图谱的协同过滤推荐算法。该算法利用知识图谱将用户简单的序列行为提取为语义信息并构建用户行为路径;针对稀疏路径,提出基于序列对抗网络生成伪行为路径的方... 针对个性化推荐中存在的数据稀疏问题,文章提出基于生成对抗网络(GAN)和知识图谱的协同过滤推荐算法。该算法利用知识图谱将用户简单的序列行为提取为语义信息并构建用户行为路径;针对稀疏路径,提出基于序列对抗网络生成伪行为路径的方式填充稀疏数据,提高推荐性能。在阿里真实数据集UserBehavior上的实验结果表明,基于GAN的行为路径协同过滤推荐算法,较原来的行为路径协同过滤算法,在可推荐人数上最多可提高约104%,在覆盖率上最多可提升一个数量级。同时,结合该算法的混合推荐算法在收藏、加购和购买3个维度上正确率分别提高7.9%、2.6%和2.1%。 展开更多

关键词 协同过滤 知识图谱 生成对抗网络

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