隐式知识图协同过滤模型

目前,基于知识图谱的推荐方法利用图神经网络捕获用户偏好和知识实体之间的相关性,实现最优的推荐效果.但这种相关性建模方法依赖于节点(用户、物品或实体)之间的显式关系,具有一定的局限性.针对上述问题,文中提出隐式知识图协同过滤模型(Implicit Knowledge Graph Collaborative Filtering Model, IKGCF).首先,构建隐式协同知识图,一方面消除显式关系对推荐中隐式交互关系的干扰,另一方面解除显式关系对图谱中语义相关性的限制.然后,采用增强的图神经网络模块,执行邻居聚集和消息传播,更好地捕获隐式协同知识图上的高阶相关性.最后,采用层选择机制,得到最终的节点嵌入向量,并对模型进行预测和优化.在3个公开数据集上的实验表明,文中模型推荐效果较优.IKGCF的完整代码开源在https://github.com/hfutmars/IKGCF.     

融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型

针对现有的知识图谱推荐模型没有考虑到用户的周期特征以及待推荐项目会对用户近期兴趣产生影响的问题,提出一种融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型（MTFE）。首先,采用长短期记忆（LSTM）网络在不同时间尺度上挖掘用户的周期特征并融入到用户表示中;然后,通过注意力机制挖掘待推荐项目中与用户近期特征相关性较强的特征,将其加强后融入项目表示中;最后,通过评分函数计算用户对待推荐项目的评分。在真实数据集Last.FM、MovieLens-1M和MovieLens-20M上把所提模型和个性化实体推荐（PER）、协同知识嵌入（CKE）、LibFM、RippleNet、知识图卷积网络（KGCN）、协同知识感知注意网络（CKAN）等知识图谱推荐模型进行对比。实验结果表明,在三个数据集上MTFE相较于表现最优的对比模型的F1性能分别提升了0.78、1.63和1.92个百分点,AUC指标在三个数据集上分别提升了3.94、2.73和1.15个百分点。可见,所提模型相较于对比图谱推荐模型有更好的推荐效果。     

基于双端知识图的图注意推荐模型

针对现有图神经网络在捕获知识图谱信息并进一步用于推荐时,侧重于项目端建模所存在的问题,提出一种基于双端知识图的图注意推荐模型。该模型通过从用户端和项目端在知识图谱上挖掘相关属性来有效增强推荐。从用户端角度,通过知识图谱中实体之间的联系传播用户兴趣,沿着知识图谱中用户的历史点击项来扩展用户的潜在兴趣;从项目端角度,通过捕获知识图谱中的高阶结构和语义信息,对每个实体的邻居抽样作为接收场,通过图注意获得实体-实体交互信息,以此建模高阶邻域信息,最后使用交叉熵损失函数进行训练。结果表明,所提模型在关于电影、书籍和音乐推荐的三个数据集上,有效提高了推荐的准确性和可解释性。     

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.     

基于四元数胶囊网络的知识图谱补全模型

知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即（头实体,关系,尾实体）或（主语,谓语,宾语）。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。     

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。     

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。     

融合循环知识图谱和协同过滤电影推荐算法

推荐系统对筛选有效信息和提高信息获取效率具有重大的意义。传统的推荐系统会面临数据稀松和冷启动等问题。利用外部评分和物品内涵知识相结合,提出一种基于循环知识图谱和协同过滤的电影推荐模型--RKGE-CF。在充分考虑物品、用户、评分之间的相关性后,利用基于物品和用户的协同过滤进行Top-[K]推荐;将物品的外部附加数据和用户偏好数据加入知识图谱,提取实体相互之间的依赖关系,构建用户和物品之间的交互信息,以便揭示实体与关系之间的语义,帮助理解用户兴趣;将多种推荐结果按不同方法融合进行对比;模型训练时使用多组不同的负样本作为对比,以优化模型;最后利用真实电影数Movielens和IMDB映射连接成新数据集进行测试。实验结果证明该模型对于推荐效果的准确率有显著的提升,同时能更好地解释推荐背后的原因。     

融合协同过滤信息的知识图注意力网络

知识图谱（KG）能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络（KGANCF）。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络（CKAN）相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积（AUC）提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入（CKE）、知识图谱卷积网络（KGCN）、知识图注意网络（KGAT）和CKAN模型。     

基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法

利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取.针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF).首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表.在MovieLens-1 M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果.     

基于用户潜在兴趣的知识感知传播推荐算法

知识图谱引入推荐系统可以利用知识图谱实体之间的语义关系学习用户及项目表示。基于嵌入传播的方法利用知识图谱的图结构学习相关特征,但随着传播范围增加,多跳实体间的语义相关性减小。为有效提升推荐语义表达能力并提高推荐准确度,提出基于用户潜在兴趣的知识感知传播推荐模型,该模型采用异构传播方式传播项目关联知识并迭代学习用户的潜在兴趣,以此增强模型对用户与项目的表示能力。具体地,首先图嵌入层生成用户与项目的初始化表示,随后在异构传播层中采用知识感知注意力机制区分同一层中实体之间的重要性,更精确生成目标实体的表示。随后通过用户潜在兴趣传播学习用户的高阶潜在兴趣,增强多跳实体语义相关性。最后在预测层中使用信息衰减因子区分不同传播层次的重要性,生成用户及项目的最终表示。实验表明,该模型在Last. FM与Book-Crossing两个公开数据集上AUC值相较于最先进的基线提升了2.25%与4.71%,F1值分别提升3.05%和1.20%,recall@K值均优于对比的基线模型,提出的模型能有效提高推荐准确度。     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

四元数关系旋转的知识图谱补全模型

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法。文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行建模,以进行链接预测。这种超复数嵌入用于表示实体,关系则被建模为四元数空间中的旋转。具体来说,将每个关系定义为超复数空间中头实体到尾实体的旋转,用于推理和建模各种关系模式,包括对称/反对称、反转和组合。在公开的数据集WN18RR和FB15K-237上进行相关的链接预测实验,实验结果表明,在WN18RR数据集中,其平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank,MRR)比RotatE的提高了4.6%,其Hit@10比RotatE的提高了1.7%;在FB15K-237数据集中,其平均倒数排名比RotatE的提高了5.6%,其Hit@3比RotatE的提高了1.4%。该实验证明,使用四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测精度。     

基于知识图谱和图注意力的众包任务推荐算法

为解决目前众包任务推荐存在未考虑任务文本信息和数据稀疏的问题,提出一种基于知识图谱与图注意力的众包任务推荐模型。该模型首先利用自然语言处理技术提取任务文本信息中的关键要素,用于丰富图谱信息和缓解数据稀疏性;通过融合用户—任务交互图中的协同信息来构建协同知识图谱,在协同知识图谱中按协同邻居的类型分别运用图注意力网络;为获取用户准确的偏好,聚合邻居信息时按注意力得分从高到低采样固定数目的邻居;最后通过聚合不同类型的协同信息生成用户和任务的嵌入表示并得到交互概率。在构建的众包数据集上进行实验的结果表明,该模型在AUC、精准率、召回率和NDCG四个指标上均优于基线模型,验证了模型的可行性和有效性。     

融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究

基于协同过滤的算法是推荐系统中最重要的方法,由于冷启动和数据稀疏性的特点,限制了其推荐性能。为了应对以上问题,提出了知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统相结合的模型,该模型通过将知识图谱中的各个实体（项目）进行多次迭代嵌入传播以获取更多的高阶邻域信息,通过轻量聚合器进行聚合,进而预测用户和项目之间的评分。最后,在3个真实的数据集上MovieLens-20M、Last.FM和Book-Crossing的实验结果表明,该模型与其他基准模型相比可以得到较好的性能。     

融合知识感知和时间感知的用户偏好网络

在知识感知推荐领域,基于嵌入传播的方式可以挖掘知识图谱的结构化信息,也能够获取n跳实体间的语义信息,但随着传播范围的增加,嵌入传播方式会丢失部分结构化信息,且以这种方式所获得的用户向量表示是粗粒度的,不能充分表征用户的偏好。针对以上问题,提出了一种融合知识感知和时间感知的用户偏好网络(FKTUPN)。首先在嵌入层生成知识图谱的一阶嵌入向量,同时单独为用户偏好进行细粒度的建模;然后用随机游走的方式划分时间槽,进行时间上下文编码,获取图结构的上下文信息,并将该结构化信息嵌入到关系向量中;随后通过知识感知注意力机制区分嵌入表示的贡献并递归传播;最终在预测层中聚合不同传播层次的用户和项目表示,将两种表示相乘后得到推荐结果。实验表明,该模型在Amazon-book、Last-FM以及Yelp三个数据集上的recall@20、NDCG@20指标得分均高于对比的基线模型,细粒度的用户偏好表示以及结构化信息的充分利用能够有效提高推荐的准确度。     

融合知识传播和提示学习机制的推荐模型

将知识图谱中的辅助知识应用于推荐系统中，在一定程度上可以缓解数据稀疏问题。但现有基于知识图谱的推荐方法大多只利用实体间的显式关系建模用户行为，而用户和推荐物品之间可能存在无法显式表达的关系。因此，该文提出了一种融合知识图谱传播特征和提示学习范式的推荐模型。首先，以用户与物品的历史交互为起点，利用知识图谱传播用户偏好，获得用户的动态行为信息；然后，将用户静态属性特征信息作为输入，利用提示学习技术，引入预训练语言模型中的隐式知识，挖掘出用户的潜在兴趣，作为对知识图谱显式知识的补充；最后，根据模板词在预训练语言模型词汇表中的概率完成对用户的推荐。实验表明，该方法在MovieLens-1M、Book-Crossing和Last.FM三个数据集上与其他模型相比具有良好的推荐性能，在AUC评价指标上平均分别提升6.4%、4.0%和3.6%,在F₁评价指标上平均分别提升了6.0%、1.8%和3.2%。     

基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐

近年来,人们对时尚穿搭有了更高的美学追求。因此,个性化互补服装推荐,即为用户推荐与他/她已购买服装相匹配的互补服装,逐渐吸引了学术界的广泛关注。个性化互补服装推荐不同于一般的推荐任务（如电影推荐）,它推荐的服装需要满足两个条件：1）与目标服装搭配;2）满足用户偏好。因此,相关的现有方法主要是基于时尚单品的多模态数据,着力于建模单品与单品之间的兼容性交互和用户与单品之间的偏好交互,以实现个性化互补服装的推荐。这些方法的缺点主要在于它们将每一个单品-单品交互或者用户-单品交互看作一个独立的数据实例,而忽略了单品的属性知识以及时尚实体（即,用户、单品及属性）之间的高阶交互关系。事实上,与一个单品（如,上衣）搭配的所有互补单品（如,下衣）可能会共享某些相同的属性（如,颜色）;同时,具有类似品味的用户也可能倾向于选择具有类似属性特征的单品。显然,这些时尚实体之间的高阶关系蕴含了丰富的有关单品兼容性和用户偏好的协同信号,因而能够促进个性化互补服装推荐模型性能的提升。据此,本文构建了一个大规模协同时尚图谱,并基于图卷积神经网络（Graph Neural Networks,GNNs）来探索时尚实体之间的高阶关系,进而更好地实现个性化的互补服装推荐。具体地,本文提出了一个新颖的基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐模型（Fashion Graph-enhanced Personalized Complementary Clothing Recommendation）,简称为FG-PCCR。FG-PCCR由两个关键的部分组成：独立的一阶交互建模和协同的高阶交互建模。一方面,独立的一阶交互建模模块基于视觉和文本模态数据,致力于通过神经网络和矩阵分解方法分别对单品-单品搭配交互和用户-单品偏好交互进行综合性建模。另一方面,协同的高阶交互模块基于构建的协同的时尚图谱,通过图神经网络利用信息传播机制来提取高阶的协同信号,进一步丰富用户和单品的向量表示。FG-PCCR模型能够有效整合时尚实体之间的复杂的高阶关系信息,用户和单品的表示学习,进而改进个性化互补推荐的效果。最后,对于给定的用户和目标上衣,我们能够得到推荐的下衣的个性化兼容性分数。另外,在真实的时尚数据集上做的大量实验,充分地验证了本文所提模型FG-PCCR相对于基准方法的优越性。     

基于张量分解的知识超图链接预测模型

知识超图包含了现实世界中的事实,并给出这些事实的结构化表示.但知识超图无法包括所有事实,所以其是高度不完整的.链接预测方法致力于根据现有实体间链接推理缺失链接,因此广泛应用于知识库补全.目前大多数研究集中于二元关系知识图谱的补全.然而,现实世界中实体间的关系通常是非二元的,即关系中涉及的实体通常多于2个.相较于知识图谱,知识超图能够以一种灵活且自然的方式来表示这些复杂的多元关系.对此,设计一个基于张量分解的知识超图链接预测模型Typer,显式地为不同关系以及不同位置上实体的角色建模,并对关系进行细化分解以提升模型性能.同时,考虑到促进实体与关系间的信息流动有助于学习实体和关系的嵌入表示,提出窗口的概念,以增加实体与关系的交互.此外,证明了Typer模型具有完全表达性,并给出了使模型具有完全表达性的嵌入表示维度边界.在多个公开真实知识超图数据集上进行了详实的实验,实验表明Typer模型能有效解决知识超图链接预测问题,并在所有数据集上取得了较其他方法更好的结果.