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基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型
1
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。
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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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题名
基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型
1
作者
程泽会
方兴
杨剑
张芫
机构
中北
大学
软件学院
空军航空大学职业教育中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期812-818,共7页
基金
2021年度山西省研究生教育教学改革课题基金项目(2021YJJG195)。
文摘
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。
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
Keywords
knowledge graph
graph convolutional network
recommendation system
alternate learning
feature extraction
prediction
aggregation
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型
程泽会
方兴
杨剑
张芫
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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