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基于知識圖譜的推薦算法研究

     
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摘要

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)開始呈爆炸性的方式增長,隨之而來的是海量的臟數(shù)據(jù).為了不受這些臟數(shù)據(jù)的影響得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù),推薦系統(tǒng)開始引起人們的廣泛關(guān)注.傳統(tǒng)的推薦算法比如協(xié)同過濾(CF)太過于依賴用戶和物品的交互信息,因此遺留的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動問題成為學(xué)術(shù)界一直需要攻克的難題.最近,知識圖譜由于其三元組的易理解性以及豐富的語義信息而被廣泛應(yīng)用在推薦系統(tǒng)中.由此提出一種基于知識圖譜嵌入模型TransE和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法,使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取用戶和物品的高階特征,知識圖譜嵌入算法模型可以使提取出的特征信息更加豐富,在相關(guān)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明該算法的推薦性能表現(xiàn)優(yōu)異.

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