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题名基于多视图的知识感知推荐系统
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作者
王晓霞
孟佳娜
江烽
丁梓晴
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机构
大连民族大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2024年第2期100-107,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61876031)
辽宁省自然科学基金一般项目(2022-BS-104)。
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文摘
现在基于知识图谱的推荐方法中,大多采用单一用户或项目表示,存在用户兴趣干扰、信息不完全利用和数据稀疏的问题。本文提出一种基于多视图的知识感知推荐模型(Multi-view Knowledge-aware,MVKA)。首先,该模型在用户-项目图融合注意力机制捕获用户的兴趣表示;引入项目-实体图,设计图注意力网络进行特征提取获取项目的嵌入表示;然后在2个视图之间构造图视角的对比学习方法,最后进行求和和串联操作得到用户和项目的最终表示,并通过内积预测用户对项目的匹配分数。为了验证本文模型的准确性和计算效率,在MovieLens-1M、Book-crossing和Last FM公开数据集上进行了大量的实验,并且与其他传统方法和图神经网络模型相比,AUC和F1值评价指标均有明显提升,说明MVKA模型可显著利用各种信息关系数据来改善知识感知推荐任务。
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关键词
知识感知推荐系统
注意力机制
图注意力网络
对比学习
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Keywords
knowledge perception recommendation system
attention mechanism
graph attention network
contrastive learning
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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