基于知识图注意网络的个性化推荐算法

现有的大多数利用知识图谱的推荐算法在探索用户的潜在偏好时没有有效解决知识图谱中存在的不相关实体的问题,导致推荐结果准确率不高。针对这一问题,提出了基于知识图谱和图注意网络的推荐算法KG-GAT(knowledge graph and graph attention network)。该算法将知识图谱作为辅助信息,在图注意网络中使用分层注意力机制嵌入与实体相关的近邻实体的信息来重新定义实体的嵌入,得到更有效的用户和项目的潜在表示,生成更精确的top-N推荐列表,并带来了可解释性。最后利用两个公开数据集将所提算法和其他算法进行实验对比,得出所提算法KG-GAT能够有效解决沿着知识图谱中的关系探索用户的潜在偏好时存在的不相关实体的问题。     

一种改进的知识图注意力网络推荐模型

针对知识图注意力网络（Knowledge Graph Attention Network, KGAT）推荐模型在整个知识图谱上传播信息,容易引入噪声的问题,提出一种改进的KGAT模型,通过将注意力嵌入传播层替换为注意力机制嵌入和信息过滤两个部分实现注意力得分机制,优化节点嵌入。在两个公共数据集Amazon-Book和Last-FM上分别进行对比实验,实验结果表明改进模型在recall和ndcg两项评价指标上都有提升,其中在Amazon-Book上分别提升了1.54%和1.68%,在Last-FM上分别提升了1.03%和1.96%,有效地改善了推荐结果。     

基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中,可以有效地增强推荐系统的学习能力,提高推荐系统的精准度和用户满意度。针对知识图谱上的偏好传播问题,提出一种基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型,目的是在传播偏好的同时兼顾传播强度,提高推荐效果。通过提取不同特定属性的基本特征控制用户偏好在知识图谱上的传播强度,然后根据每个用户的历史偏好传播强度在知识图谱上迭代计算,得到用户—项目对的偏好传播模型,最终通过排序学习进行top ◢N◣推荐。最后,在三个不同类型数据集上的对比实验验证该模型算法的有效性。实验证明,在偏好传播的同时控制传播强度可以很好地提升推荐系统的准确率、召回率以及◢F◣▼1▽值,同时具有很强的灵活性和可解释性。     

基于知识图谱驱动的图神经网络推荐模型

知识图谱(KG)蕴含丰富的结构与关联信息,不仅可以缓解推荐系统中数据稀疏、冷启动等问题,还可以更准确地进行个性化推荐,因此提出一种基于知识图谱驱动的端到端图神经网络推荐模型KGLN.首先使用单层神经网络框架对图中单个节点进行特征融合,并加入影响因子来改变不同邻居实体的聚合权重;然后通过迭代的方式将单层扩展到多层,使实体...     

基于知识子图与注意力机制的在线课程推荐模型

推荐系统可以帮助用户在海量的资源中筛选出满足其需求的项目,不断发展的推荐系统为在线教育提供了新的思路。在线课程资源推荐作为在线教育领域中的重要一环,目前存在课程资源过载和课程推荐结果缺乏可解释性的问题。对此,该文提出了一种基于知识子图与注意力机制的在线课程推荐模型,以利用知识子图进行推荐。有别于直接利用知识图谱进行推荐而忽略了知识表示不准确问题的模型,该模型首先采用Node2vec随机游走方法从知识图谱中提取连接用户-课程对的连通子图,然后通过分层注意网络对子图进行编码,以生成用于用户所需课程预测的子图嵌入,最后生成Top-N推荐课程列表,并给出模型的可解释性说明。为验证模型的有效性,以“中国大学MOOC(慕课)”上的数据为样本构建数据集,实验结果表明,相较于KGCN-PN、GAT、KGAT以及POCR模型,文中模型在NDCG、HR以及MRR评价指标上分别提升了10.6%,9.41%,13.7%。     

知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱（knowledge graph,KG）增强的图神经网络（graph neural network,GNN）推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。     

知识增强的图神经网络序列推荐模型

现有基于图神经网络的序列推荐模型大多仅关注用户与项目交互的结构性信息,序列偏好的学习仅涉及项目交互顺序,缺乏项目自身的内容信息,并且未有效利用用户信息及挖掘项目之间更深层的语义关系。提出一种知识增强的图神经网络序列推荐模型KGGNN,引入知识图谱,并结合用户交互数据构建协同知识图谱,学习得到项目语义关联辅助信息以及用户关联辅助信息。将交互序列构建成有向序列图,利用门控图神经网络以及用户关联辅助信息学习序列中项目节点的结构性信息。通过注意力机制组合项目向量作为全局序列偏好,将最近交互的项目作为当前兴趣偏好,融合两者形成最终序列偏好,并结合项目语义关联辅助信息进行模型预测。在Amazon-Book、Last-FM、Yelp2018这3个公开数据集上的实验结果表明,辅助信息能有效提升序列推荐的准确性,该模型在命中率（HIT@K）和归一化折损累计增益（NDCG@K）2个指标上相较于GRU4Rec、NARM、SASRec等模型均有显著提升。当评估指标K值选取10时,与KGSR模型相比,其HIT@10指标在3个数据集上分别提升12.9%、4.5%、6.9%,NDCG@10指标在3个数据集上分别提升...     

基于无采样协作知识图网络的推荐系统

知识图谱（KG）可以通过高效组织海量数据实现信息的有效抽取,因而基于知识图谱的推荐方法得到了广泛的研究和应用。针对图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题,提出了一种无采样协作知识图网络（NCKN）的方法。首先,设计了无采样知识传播模块,通过在单个卷积层使用不同大小的线性聚合器来捕捉深层次的信息,实现高效的无采样预计算;然后,为了区分邻居节点贡献度,在传播过程中引入注意力机制;最后,协作传播模块将知识嵌入同用户交互中的协作信号相结合,以更好地描述用户偏好。基于三个真实数据集,评估了NCKN在CTR预测和Top-k预测中的性能。实验结果表明,与主流算法RippleNet、知识图卷积神经网络（KGCN）相比,NCKN在CTR预测中的准确率平均分别提升了2.71%、4.60%;Top-k预测中,NCKN的准确率平均分别提升了5.26%、3.91%。所提方法不仅解决了图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题,且提升了推荐模型的准确率。     

基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐

面对海量的在线学习资源,学习者往往面临“信息过载”和“信息迷航”等问题,帮助学习者高效准确地获取适合自己的学习资源来提升学习效果,已成为研究热点.针对现有方法存在的可解释性差、推荐效率和准确度不足等问题,提出了一种基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐方法,它基于在线学习通用本体模型构建在线学习环境知识图谱,利用图嵌入算法对知识图谱进行训练,以优化学习资源推荐中的图计算效率.基于学习者的学习风格特征进行聚类来优化学习者的资源兴趣度,以获得排序后的学习资源推荐结果.实验结果表明,相对于现有方法,所提方法能在大规模图数据场景下显著提升计算效率和个性化学习资源推荐的准确度.     

基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.     

融合协同知识图谱与优化图注意网络的推荐算法

考虑到推荐算法存在数据稀疏及模型复杂度较高等问题,提出了一种融合协同知识图谱与优化图注意网络的推荐模型。将用户/项目知识图谱与用户-项目交互图结合为协同知识图谱,嵌入到优化的图注意网络模型中,这不仅可以很好地缓解数据稀疏问题,还能更大程度地挖掘用户的潜在兴趣和高阶关系;使用优化的图卷积网络,通过去除特征转换和非线性激活模块,可以在不影响整体推荐性能的基础上极大地降低模型复杂度;结合基于偏差的注意力机制,及时感知候选项目与用户真实感兴趣项目之间的偏差,提升模型的训练效率。在Movielens数据集和Douban数据集上进行仿真实验,结果表明该算法在推荐性能和时间复杂度方面,相比对比算法均得到了有效的提升。     

融合知识图谱与注意力机制的推荐算法

为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态...     

融合知识图谱的双线性图注意力网络推荐算法

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。     

Fusion Recommendation System Based on Collaborative Filtering and Knowledge Graph

The recommendation algorithm based on collaborative filtering is currently the most successful recommendation method. It recommends items to the user based on the known historical interaction data of the target user. Furthermore, the combination of the recommended algorithm based on collaborative filtration and other auxiliary knowledge base is an effective way to improve the performance of the recommended system, of which the Co-Factorization Model (CoFM) is one representative research. CoFM, a fusion recommendation model combining the collaborative filtering model FM and the graph embedding model TransE, introduces the information of many entities and their relations in the knowledge graph into the recommendation system as effective auxiliary information. It can effectively improve the accuracy of recommendations and alleviate the problem of sparse user historical interaction data. Unfortunately, the graph-embedded model TransE used in the CoFM model cannot solve the 1-N, N-1, and N-N problems well. To tackle this problem, a novel fusion recommendation model Joint Factorization Machines and TransH Model (JFMH) is proposed, which improves CoFM by replacing the TransE model with TransH model. A large number of experiments on two widely used benchmark data sets show that compared with CoFM, JFMH has improved performance in terms of item recommendation and knowledge graph completion, and is more competitive than multiple baseline methods.     

基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法

目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果.其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析.除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题.因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题.首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据...     

基于跨会话知识图谱的图注意力网络推荐方法

基于会话的推荐方法旨在根据匿名用户行为序列预测下一个项目。然而,现有会话推荐方法多基于当前会话建模用户偏好,忽略了会话间蕴含的语义信息及知识图谱中丰富的实体和关系信息,无法有效缓解数据稀疏性的问题。提出一种基于跨会话信息与知识图谱的图注意力网络推荐方法。通过有效整合跨会话信息和知识图谱中的项目知识构建跨会话知识图谱,利用知识感知的注意力机制计算各邻居节点的重要性分数,以更新项目节点表示,采用门控循环单元和图注意力网络将每个会话表示为该会话的当前偏好和全局偏好的组合。在此基础上,将会话嵌入和项目嵌入拼接后输入到多层感知机,得到目标会话和候选项目的预测分数,从而实现会话推荐。实验结果表明,与GRU4REC、SR-GNN、FGNN等方法相比,该方法在KKBOX和JDATA两个真实数据集上的推荐命中率分别至少提高了8.23和2.41个百分点,能有效增强会话推荐性能。     

基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全

针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享,不能区分邻域之间重要性,以及知识图谱作为辅助信息时,基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文（最相关的高阶邻居集合）信息进行捕获的问题,提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架,显示利用知识图谱本地（一阶邻居集合）和非本地上下文信息。通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量;考虑用户对实体的个性化偏好,通过特定于用户的图注意机制来捕获知识图的本地上下文信息;使用随机游走抽样提取实体的非本地上下文,并使用递归神经网络建模实体与非本地上下文实体之间的依赖关系,通过一个双线性解码器重建二部图中的链接。与现有的方法相比,在真实数据集上的实验结果验证了该模型的优越性。     

融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型

在推荐时引入知识图谱中的实体及关系信息是有效缓解冷启动问题的方法. HAN模型首次将基于注意力机制的图神经网络用于异构图, 但是并没有充分利用节点的高阶邻居信息. 为了解决该问题, 提出了一种融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型CKG-HAN. 该模型用元路径来连接项目节点, 将协同知识图谱分成多个子图, 模型的节点注意力层用于聚合子图中每个节点的高阶邻居特征, 关系注意力层给不同元路径下的节点特征分配不同的权重, 最终得到充分融合语义信息的节点嵌入表示. 在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐, 结果表明本文提出的模型能够有效提高推荐结果的准确性.     

基于知识图谱的金融新闻个性化推荐算法

个性化新闻资讯推荐能够有效地捕捉用户兴趣,提供高质量推荐服务的能力,因而吸引了大量高黏性用户,而知识图谱则以"实体-关系-实体"的形式表示事物间的关系,通过知识图谱中实体间的关系学习到更丰富的特征及语义信息.为更好地实现金融领域新闻的个性化推荐,提出一种基于知识图谱的个性化推荐算法KHA-CNN.结合金融业知识图谱,采...