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。     

基于知识图谱的用户偏好推荐算法

针对现有的基于知识图谱推荐算法中,缺乏与用户之间的交互,忽略物品间连接关系的问题,提出了基于知识图谱的用户偏好推荐算法.首先,为了更准确地获得用户对物品的偏好类型,增加知识图谱与用户信息的交互.其次,为知识图谱引入注意力机制,使节点传播中关注相似度更高的节点,并在递归传播中优化了节点的嵌入,将两部分关系权重图叠加得到对...     

融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐

序列推荐系统可以根据用户和物品交互的时间序列信息,精确预测用户下一次交互物品.现有的序列推荐算法存在用户兴趣过渡拟合的问题,导致推荐内容同质化严重,从而无法实现个性化推荐.基于此,本文提出一种融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐算法(SR-KGA):首先,引入知识图谱,通过图卷积网络对物品进行嵌入表示;其次,通过自注意力机制和多头注意力机制构建序列到序列(seq2seq)模型,最后,在损失函数中加入多样性正则项;实现用交互序列来预测未来可能交互的物品序列,从而进行推荐.通过在真实的数据集上实验,SR-KGA在保证推荐准确度的同时,提升了推荐列表的多样性,实现了用户个性化推荐.     

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...     

基于自注意力机制与知识图谱的序列推荐算法

针对现有的序列推荐算法难以充分挖掘序列间内在关系,以及项目之间更深层次联系等问题,提出一种新颖的序列推荐算法.算法主要分为两个主要部分,即项目嵌入和偏好学习.首先基于知识图谱创建一种新的项目嵌入方法,用于获得每个项目的统一表示.然后,通过自注意力机制学习序列的上下文信息,获取用户的个性化偏好向量,生成下一项推荐.在真实...     

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。     

基于知识图谱和标签感知的推荐算法

推荐系统缓解了互联网数据量剧增带来的信息过载问题,但传统的推荐系统由于数据稀疏和冷启动等问题导致推荐算法的准确性不高.因此,文中提出了一种基于知识图谱和标签感知的推荐算法(Knowledge Graph and Tag-Aware,KGTA).首先,利用项目和用户标签信息,通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征,将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,从而获得项目和用户的统一表示.其次,分别利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征.最后,根据潜在特征预测评分.该算法不仅利用了知识图谱和标签的关系信息和语义信息,而且通过深层结构学习了项目和用户的隐含特征.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法能够有效预测用户评分,提高推荐结果的准确性.     

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。     

基于偏差的图注意力神经网络推荐算法

在推荐系统中,基于知识图谱的神经网络与传统神经网络相比,以图形作为输入,可以很好地将节点信息和拓扑结构相结合进行推理和推荐.然而,现有基于图神经网络的推荐算法,面临着知识表示不准确以及信息融合单一的问题.对此,将图神经网络与注意力机制相结合,提出一种基于偏差的图注意力神经网络推荐算法.该方法采用翻译模型对知识图谱信息进行特征表示的嵌入,获取节点在同一投影空间下的三元组信息,考虑到在三元组中预测值与真实值之间存在误差,以及邻居节点在信息传播时权重的差异,采用基于偏差的注意力计算机制以便更好地捕获节点间高阶连通性.其次,在神经网络的传播训练过程中,通过多通道融合机制对节点和邻居信息进行聚合以提高模型的健壮性.最后,在3个真实数据集上与经典算法进行对比,验证所提出算法的有效性.     

融合双端注意力网络的知识图谱推荐算法

知识图谱在推荐算法中的应用有效增强了推荐结果的可解释性,但仍缺乏对用户-物品交互信息的关注。针对目前已有的知识图谱推荐算法忽略用户端与物品端的差异而无法有效地提取用户与物品信息的问题,提出了融合双端注意力网络的知识图谱推荐算法（double end knowledge graph attention network,DEKGAN）。首先根据用户端与物品端两者不同的需求设计两种注意力网络,在用户端是将用户的浏览记录输入到知识图谱中不断扩展用户的潜在兴趣,通过基于用户的注意力网络对三元组内部信息进行计算以更准确地获取用户的嵌入表示向量;在物品端是将物品信息输入到知识图谱内中不断获取与用户喜好有关的物品信息,使用基于用户偏好的注意力网络指定更准确的传播方向,然后将两端注意力网络中获取到的邻域信息聚合生成物品的嵌入表示向量,最终获取用户对物品的喜好概率。通过在数据集MovieLens-1M和Book-Crossing中进行实验,采用AUC、F1、precision和recall指标进行评估,结果证明与其他基准算法相比推荐的准确性和可解释性有显著的提升。     

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。     

融合三重注意力和评论评分的深度推荐算法

许多购物网站中存在用户编写的大量评论信息,大部分推荐系统虽然利用了评论信息,但仍有很大的改进空间。一方面是评论中信息参差不齐,掺杂了很多无用信息;另一方面是大多数现有的推荐系统都假设一个用户对于某一商品特征的关注对于所有的商品都是相同的,无法准确体现用户偏好。本文提出一种融合三重注意力和评论评分的方面感知深度推荐模型ANAP（Attention and Neural Aspect Perception）,从词和特征2个层面出发,通过构造2种不同的注意力网络提取评论文本中的重要信息,降低无用信息的影响;为了准确体现用户偏好,通过构造注意力交互网络捕捉用户对不同项目各个方面的不同关注度,实现方面感知的细粒度建模。本文在6个真实数据集上进行实验,同时设计了注意力机制对比实验,结果表明ANAP模型有效提高了评分预测精度,平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）比现有最佳算法降低了4.86个百分点。     

基于注意力机制的自监督图卷积会话推荐

为了解决会话推荐系统中数据稀疏性问题, 提出了一种基于注意力机制的自监督图卷积会话推荐模型(self-supervised graph convolution session recommendation based on attention mechanism, ATSGCN). 该模型将会话序列构建成3个不同的视图: 超图视图、项目视图和会话视图, 显示会话的高阶和低阶连接关系; 其次, 超图视图使用超图卷积网络来捕获会话中项目之间的高阶成对关系, 项目视图和会话视图分别使用图卷积网络和注意力机制来捕获项目和会话级别局部数据中的低阶连接信息; 最后, 通过自监督学习使两个编码器学习到的会话表示之间的互信息最大化, 从而有效提升推荐性能. 在Nowplaying和Diginetica两个公开数据集上进行对比实验, 实验结果表明, 所提模型性能优于基线模型.     

融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识生成节点的特征表示,提高了推荐结果的可解释性.然而,随着推荐系统原始数据规模的不断扩大,大量包含语义信息的文本数据没有得到有效利用.同时图神经网络在融合图中邻居信息时没有区分关键节点,使得模型难以学习到高质量的实体特征,进而导致推荐质量下降.本文将图神经网络与语义模型相结合,提出一种融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法.该算法基于SpanBERT语义模型处理实体相关的文本信息,生成包含语义信息的特征嵌入,并将注意力机制引入到基于用户社交关系以及用户-项目交互的影响传播融合过程中,从而实现用户和项目两类实体特征的有效更新.在公开数据集上的对比实验结果表明,本文所提出的方法较现有基准方法在各项指标上均有所提升.     

基于注意力机制的深度学习推荐算法

针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题, 提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法. 通过分别构建用户和项目的评论文本表示, 利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示, 引入注意力机制, 更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征. 将生成的用户和项目评论数据的两组隐含...     

注意力与多视角融合的新闻推荐算法

针对目前现有的新闻推荐系统未能充分考虑新闻的语义信息,对新闻文本建模因子的单一性问题,提出注意力与多视角融合的新闻推荐算法(Attention-BodyTitleEvent, Attention-BTE).利用BERT模型以及注意力机制分别对新闻标题、正文、事件向量化,将三者融合即新闻向量化表示,再对候选新闻和用户浏览新闻数据进行处理,分别得到对应的候选新闻向量化和用户向量化,并将其进行点乘得到用户点击候选新闻的概率,即新闻推荐结果.实验数据表明,与其他的新闻推荐算法相比,该模型在F1指标上提高了约6%.     

基于注意力门控神经网络的社会化推荐算法

针对社会化推荐算法中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种多头注意力门控神经网络(MAGN)算法.具体来说,采用门控神经网络对输入的用户和用户-朋友对进行融合得到联合嵌入,利用注意力记忆网络来获取不同朋友在不同方面对用户的影响,利用多头注意力来获取在不同方面对用户影响程度偏高的几位朋友.采用门控神经网络将朋友影响和用户...     

基于多模态知识感知注意力机制的问答方法

随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答者还利用了与问答本身无直接联系的常识.在实际生活中,除了病人的表述,医生还需要额外知识来诊断病人.提出了一个基于多模态知识感知注意力机制的医疗问答方法,它可以有效地利用多模态医疗知识图谱来构建基于知识图谱的问答对之间的交互.该模型首先学习知识图谱中实体的多模态表示;然后从多模态知识图谱中与问答对相关联的实体的路径来推测出回答该问题时的逻辑,并刻画问答对之间的交互关系.此外,该模型还提出了一种注意力机制来判别连接问答对的不同路径之间的重要性.构建了一个大规模的多模态医疗知识图谱和一个医疗问答数据集,实验结果表明:该方法比当前最好的方法准确度提升了2%以上.