融合注意力机制与知识图神经协同推荐算法

作     者：张闯 王巍 杜雨晅 郑小丽 何婷婷 ZHANG Chuang;WANG Wei;DU Yuxuan;ZHENG Xiaoli;HE Tingting

作者机构：河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室河北邯郸056038 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 

基　　金：国家自然科学基金(61802107) 教育部-中国移动科研基金(MCM20170204) 河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020171) 江苏省博士后科研资助计划项目(1601085C) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2023年第59卷第22期

页      码：111-120页

摘      要：目前传统的基于协同过滤的推荐算法面对数据稀疏和冷启动问题时表现欠佳,而知识图谱辅助的推荐系统可以有效缓解这一问题,辅以注意力机制,设计了一种融合注意力机制与知识图神经协同推荐算法。首先根据用户与项目的交互图与项目属性的知识图谱进行组合,以此为基础进行嵌入表示;然后利用注意力机制来学习知识图谱中的高阶潜在关系信息并进行聚合,同时结合用户的长短期兴趣偏好通过门控循环神经网络训练获取用户最终偏好进行推荐;最后采用协同过滤方法生成推荐列表。在MovieLens-1M和Amazon-Book数据集上进行实验,所提算法在推荐召回率、准确率、命中率和NDCG的评价指标上均有提升,验证了算法的有效性。

主 题 词：知识图谱 注意力机制 神经网络 协同过滤 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2207-0314

馆 藏 号：203124334...