融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型
Recommendation model combining enhanced collaborative information and knowledge graph information
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
摘要
将知识图谱引入推荐系统，能一定程度解决数据稀疏和冷启动问题，但是往往忽略了高阶协同信息和不同协同信息的重要程度对探索用户潜在偏好的重要性，由此提出了一种融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型（CIKG）。该模型首先利用用户和项目的历史交互数据，获取一阶协同信息和高阶协同信息，同时使用注意力机制捕获重要信息，得到增强协同信息，用来补充用户和项目的特征表示。其次通过将用户交互的项目与知识图谱中的实体对应，在知识图谱中执行传播操作，得到知识图谱信息，用于挖掘用户的偏好并且增强模型的可解释性。最后通过聚合器将增强协同信息和知识图谱信息结合得到用户和项目的最终表示，从而进行预测。在Last-fm和Book-crossing两个数据集上进行的实验结果表明CIKG相比其他对比的模型推荐效果有较大提升。
基金项目
重庆市社会科学规划项目(2021NDYB101)
国家自然科学基金资助项目(62141201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0606
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1742-1748
文章编号: 1001-3695(2022)06-024-1742-07
发布历史
[2022-01-14] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
陶佳, 黄贤英, 高钰澜. 融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1742-1748. (Tao Jia, Huang Xianying, Gao Yulan. Recommendation model combining enhanced collaborative information and knowledge graph information [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1742-1748. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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