【摘 要】
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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,使实体可以获得丰富的多阶关联实体信息;最后结合实体特征与用户特征产生预测评分进行推荐。
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室（西安邮电大学）,深圳腾讯计算机系统有限公司智能化运维部
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1403004),陕西省创新能力支撑计划项目(2019PT-12)。
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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,使实体可以获得丰富的多阶关联实体信息;最后结合实体特征与用户特征产生预测评分进行推荐。分析并研究了不同聚合方法及影响因子对推荐效果的影响。实验结果表明,在数据集MovieLens-1M以及B
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