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基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型
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作者 程泽会 方兴 +1 位作者 杨剑 张芫 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期812-818,共7页
当前基于知识图谱的推荐系统无法同时将用户、项目特性与知识图谱相结合,针对这一问题提出一种基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型(KGAL)。该模型包含特征提取和预测推荐两大任务。通过邻域聚合算法提取项目特征;利用交叉特征共享... 当前基于知识图谱的推荐系统无法同时将用户、项目特性与知识图谱相结合,针对这一问题提出一种基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型(KGAL)。该模型包含特征提取和预测推荐两大任务。通过邻域聚合算法提取项目特征;利用交叉特征共享单元学习两个任务之间的相关性,得到最终的用户特征向量和项目特征向量;通过预测环节计算得出用户与项目的交互概率,完成推荐任务。在3种公开的电影、图书和音乐数据集上与6个常见的基线模型进行对比实验,实验结果表明,相较于其它6个推荐模型,KGAL模型具有良好的推荐性能。 展开更多
关键词 知识图谱 图卷积网络 推荐系统 交替学习 特征提取 预测 聚合
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