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基于知识图谱的层次粒化推荐方法

引用
基于图神经网络的推荐系统是当前数据挖掘应用的研究热点.在异质信息网络(Heterogeneous Information Net-work,HIN)上结合图神经网络进行推荐,可通过用户的关联信息来学习用户的偏好,从而提升推荐性能.但现有基于HIN的推荐方法大多存在不能有效地解释高阶建模结果及人工设计元路径需要相关领域知识的问题.因此,结合层次粒化思想,在异质推荐过程中引入知识图谱,提出一种基于知识图谱的异质推荐方法(Heterogeneous Recommendation Methods for Knowledge Graphs,HKR).该方法首先结合知识图谱,对局部上下文和非局部上下文进行层次粒化,分别学习用户特征的粗粒度表示;然后基于门控机制结合局部和非局部的属性节点嵌入,进一步学习用户和项目之间的潜在特征;最后将细粒度的特征融合用于推荐.在真实的大规模数据集上的实验结果表明,所提方法的性能在多方面评测上均优于目前的基于知识图谱的图神经网络推荐方法.

层次粒化、知识图谱、多粒度融合、推荐系统

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;山西省回国留学人员科研资助项目

2022-08-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

64-69

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

49

2022,49(8)

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

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