期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2006-0141

融合知识图谱的双线性图注意力网络推荐算法

引用
知识图谱可有效缓解传统协同过滤中的数据稀疏和冷启动问题,因此,近年来在推荐系统中融入知识图谱的方法成为重要的探索方向.然而现有的方法大多将知识图谱的网络结构划分为单独路径或仅利用了一阶邻居信息,造成无法建立整个图上的高阶连通性问题.为解决该问题,提出融合知识图谱和图注意力网络的KG-BGAT模型,并设计了双线性采集器.双线性采集器能够在信息采集阶段获取节点间的特征交互信息,丰富节点表示;图注意力网络通过递归嵌入传播算法将各个节点表示沿图进行传播,能够捕获图中的高阶连通性.在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐实验,在推荐列表长度为20时,精确率、召回率和归一化折损累计增益分别为29.4%、24.9%、67.4%,超过了目前主流的CKE、RippleNet、KGCN等融合知识图谱的推荐算法.实验证明提出的方法能够有效提高推荐结果的准确性.

推荐系统、知识图谱、特征交互、图注意力网络

57

TP311.5(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金61303146

2021-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

29-37

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

57

2021,57(1)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn