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随着大规模知识图谱的出现以及企业高效管理领域知识图谱的需求,知识图谱中的自组织实体检索成为研究热点。给定知识图谱以及用户查询,实体检索的目标在于从给定的知识图谱中返回实体的排序列表。从匹配的角度来看,传统的实体检索模型大都将用户查询和实体统一映射到词的特征空间。这样做具有明显的缺点,例如,将同属于一个实体的两个词视为独立的。为此,该文提出将用户查询和实体同时映射到实体与词两个特征空间方法,称为双特征空间的排序学习。首先将实体抽象成若干个域。之后从词空间和实体空间两个维度分别抽取排序特征,最终应用于排序学习算法中。实验结果表明,在标准数据集上,双特征空间的实体排序学习模型性能显著优于当前先进的实体检索模型。 相似文献
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序列化推荐试图利用用户与物品的历史交互序列,预测下次即将交互的物品。针对序列化推荐中推荐物品依赖于用户的长时间全局兴趣、中时间兴趣还是短时间局部兴趣的不确定性,该文提出了一种基于CW-RNN的多时间尺度序列建模推荐算法。首先,该算法引入CW-RNN层,从用户与物品的历史交互序列中抽取多个时间尺度的用户兴趣特征。然后,通过尺度维卷积来建模对不同时间尺度的用户兴趣特征的依赖,生成多时间尺度用户兴趣特征的统一表示。最后,利用全连接层建模统一的多尺度用户兴趣特征和隐式物品特征的交互关系。在MovieLens-1M和Amazon Movies and TV两个公开数据集上的实验结果表明,相比于现有最优的序列推荐算法,该文提出的算法在准确率上分别提升了3.80%和8.63%。 相似文献
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