基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

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.     

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用户感兴趣全职更对准确的加权图.最后使用TransR的损失函数作为知识图谱的损失函数,降低因权重的增加而带来的噪声,避免过拟合,获得了更好的泛化能力.基于以上的框架与改进,在三个公共数据集MovieLens、Book_Crossing、Last.FM上进行对比实验,与表现最好的基线模型RippleNet进行点击率的预测在准确率(ACC)和AUC的对比.其中MovieLens分别提升了1.9％和1.1％,在Book_Crossing分别提升了0.8％和0.7％,而在Last.FM分别提升了5.8％和3.2％,有效地改善了推荐结果.     

基于知识图谱和用户画像的金融产品推荐系统

针对目前金融行业普遍存在的金融产品信息过载、产品种类繁多、客户选择困难的问题,提出了一种基于知识图谱和用户画像的改进推荐方法。该算法通过知识图谱和用户画像技术分别计算企业与产品的相似度并线性加权融合,利用融合后的相似度矩阵对协同过滤算法进行改进,并设计实现了金融产品推荐系统。使用国网电商提供的真实数据集进行仿真实验,改进算法的F1值在0.6～0.7,而相同企业的原始协同过滤算法推荐效果的F1值在0.5～0.6。与原始协同过滤算法相比,改进算法有效缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐效果。     

融合相似用户影响效应的知识图谱推荐模型

知识图谱(KG)具有丰富的结构化信息，能有效缓解推荐模型的稀疏性和冷启动问题，提升推荐系统的准确性与可解释性。近年来，融合知识图谱的端到端推荐模型成为技术趋势。提出了一种融合相似用户影响效应的知识图谱推荐模型，该模型在有效利用知识图谱的前提下，扩充了用户与项目之间的交互方式。首先，利用图神经网络邻域聚合策略与注意力机制，分别捕获用户与项目在知识图谱上的2种高阶表示；其次，根据相似用户的影响效应，设计影响力增强层，捕获相似用户影响效应的潜在表示；最后，将上述3种表示共同反馈到多层感知机中，输出预测分值。在真实数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性和效率。     

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。     

基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型

针对现有基于知识图谱的推荐模型仅从用户或项目一端进行特征提取, 从而缺乏对另一端的特征提取的问题, 提出一种基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型. 首先, 对于用户、项目及知识图谱中的实体进行随机初始化表征得到初始特征表示; 接着, 采用基于用户和项目的知识感知注意力机制同时从用户、项目两端在知识图谱中进行特征提取; 其次, 使用图卷积网络采用不同的聚合方式聚合知识图谱传播过程中的特征信息并预测点击率; 最后, 为了验证模型的有效性, 在Last.FM和Book-Crossing两个公开数据集上与4个基线模型进行对比实验. 在Last.FM数据集上, AUC和F1分别比最优的基线模型提升了4.4%、3.8%, ACC提升了1.1%. 在Book-Crossing数据集上, AUC和F1分别提升了1.5%、2.2%, ACC提升了1.4%. 实验结果表明, 本文的模型在AUC、F1和ACC指标上比其他的基线模型具有更好的鲁棒性.     

基于知识图谱的测井储层推荐算法研究

针对实际应用中测井解释人员由于经验不足以及测井解释模型所选取的参数不当、差错等,所造成的测井处理解释结果的评价精度不准等问题,提出了一种基于知识图谱的测井储层推荐算法。首先,构建测井领域知识图谱对测井解释操作人员和其测井储层特性信息进行统一表示;其次,通过加入注意力机制和TransR算法对测井领域知识图谱进行补全,再通过连接机制把推荐算法与知识图谱结合起来;最后,根据潜在特征预测并推荐测井领域中储层参数信息。在测井领域数据集上的实验结果表明,该推荐算法在Top-K推荐中K=15时,其准确率、召回率和归一化折损累计增益三个指标比同类算法分别提高了6.21%、8.05%、4.82%,并能够高精度预测和推荐测井领域储层参数信息以及更准确地判断储层油气状况,从而揭示出基于知识图谱构建测井储层推荐算法的研究方案是可行的。     

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。     

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。     

基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法

针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法（URCP-KR）。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络（RNN）预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤（CF）算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法（URCP）和基于多开发者社区的用户推荐算法（UR-MC）相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。     

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。     

基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐模型及其更新方法

目前,知识图谱推荐的研究主要集中在模型建立和训练上。然而在实际应用中,需要使用增量更新方法定期更新模型来适应新用户和老用户偏好的改变。针对大部分该类模型仅利用用户的长期兴趣表示做推荐,而没有考虑用户的短期兴趣且聚合邻域实体得到项目向量表示时聚合方式的可解释性不足,以及更新模型的过程中存在灾难性遗忘的问题,提出基于知识图偏好注意力网络的长短期推荐（KGPATLS）模型及其更新方法。首先,通过KGPATLS模型提出偏好注意力网络的聚合方式以及结合用户长期兴趣和短期兴趣的用户表示方法;然后,为了缓解更新模型存在的灾难性遗忘问题,提出融合预测采样和知识蒸馏的增量更新方法（FPSKD）。将提出的KGPATLS模型和FPSKD方法在MovieLens-1M和Last.FM两个数据集上进行实验。相较于最优基线模型知识图谱卷积网络（KGCN）,KGPATLS模型的曲线下面积（AUC）指标在两个数据集上分别有2.2%和1.4%的提升,准确率（Acc）指标分别有2.5%和2.9%的提升。在两个数据集上对比FPSKD与三个基线增量更新方法Fine Tune、Random Sampling、Full Batch,FPSKD在AUC和Acc指标上优于Fine Tune、Random Sampling,在训练时间指标上FPSKD分别降低到Full Batch的大约1/8和1/4。实验结果验证了KGPATLS模型的性能,而FPSKD在保持模型性能的同时可以高效地更新模型。     

基于知识图谱嵌入与多神经网络的序列推荐算法

循环神经网络在序列推荐中占有重要地位,但在推荐中,用户的行为序列远比自然语言处理中的句子或计算机视觉中的图像要复杂得多。单一的循环神经网络结构难以充分地挖掘用户偏好,因此提出一种新型的序列推荐算法,同时考虑序列的时间信息以及内容信息。主要分为2个部分：改进的项目嵌入和序列偏好学习。首先,提出一种融合知识图谱的项目嵌入方法,用于生成高质量的项目向量;其次,提出一种卷积神经网络结合长短时记忆神经网络的序列建模方法。更进一步地提出一个基于注意力的框架,动态地结合用户的兴趣点。在公开数据集MovieLens10M上与传统方法以及现有的同类型方法进行了比较。实验结果表明,所提算法在推荐评价指标平均倒数排名MRR@N以及召回率Recall@N上有显著的提升,验证了该算法的有效性。     

融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型

推荐系统的目的是解决“信息过载”的问题,然而目前的研究方法大多利用用户和商品信息对用户兴趣进行建模,没有同时利用知识图谱构建用户模型来增强推荐系统的性能,因此提出了融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型。首先,通过不同类型的知识图谱分别关联用户项目和用户评论文本,扩展用户的兴趣和提取评论文本中的实体;其次,通过构造用户兴趣网络得到带有用户兴趣偏好的兴趣特征;然后,通过构造画像模块和情感模块的画像网络提取到带有用户情感倾向的画像特征;利用决策层进行点击率预测。最后在Amazon数据集上进行了实验比较,对所提模型的性能进行了评估,并与目前的融合知识图谱和评论文本的推荐模型进行比较,验证了所提模型的有效性。     

融合注意力机制的互补产品推荐方法

互补产品推荐是为用户推荐可以一起搭配使用的产品。现有产品推荐方法考虑了产品的图像与文本的所有特征,但没有考虑到视觉和文本模态间的关系,此外并不是所有的特征对互补关系的贡献都相同。基于此种情况,提出了一种融合注意力机制的互补产品推荐模型（complementary product recommendation fusing with attention mechanism,CPRFA）。该模型首先用产品的图像和文本信息来丰富其特征表示;其次为了将异质产品与多模态信息统一起来,将其进一步转换为图像和文本向量表示;然后使用注意力机制自适应地为产品的不同特征分配权重;最后学习产品与候选产品之间的关系,进行互补产品的推荐。在基于Amazon数据集的实验中,所提CPRFA模型在各项指标上均优于其他基线模型,表明CPRFA模型可以更准确地为用户推荐互补产品。     

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.     

基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型

近年来,图卷积网络被广泛应用于多行为推荐中,以进一步缓解数据稀疏问题。但目前许多方法都是直接使用图卷积网络,使得模型时间复杂度较高,还忽略了邻域的不同聚合权重和各行为对用户偏好的不同贡献。为此,提出一种基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型(MB-LGCA)。首先根据多行为数据构建用户—项目二部图,采用一种轻量图卷积网络聚合邻域特征获得高阶协同信息,同时利用注意力机制融入邻域权重,增强节点嵌入表示;利用k-阶用户嵌入传播来获取各行为对用户偏好的不同重要性,使模型具有更好的可解释性;最后合并不同层的嵌入表示进行预测。两个真实数据集上的实验结果表明,该模型具有较好的性能。