【摘 要】
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推荐算法可以精准定位互联网应用中用户的偏好和商品。知识图谱(Knowledge Graph,KG)是以三元组为组织形式的、图结构的人类知识数据库,因为其结构良好、语义丰富的特性被广泛应用于推荐算法,例如电商网络、音乐播放器等。通过获取知识图谱中用户和商品的路径,推荐算法的可解释性得到了极大的增强。然而,现实世界中,知识图谱规模大、结构复杂,难以对指数级别的路径进行快速抽取和有效表示,降低了推荐算法
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推荐算法可以精准定位互联网应用中用户的偏好和商品。知识图谱(Knowledge Graph,KG)是以三元组为组织形式的、图结构的人类知识数据库,因为其结构良好、语义丰富的特性被广泛应用于推荐算法,例如电商网络、音乐播放器等。通过获取知识图谱中用户和商品的路径,推荐算法的可解释性得到了极大的增强。然而,现实世界中,知识图谱规模大、结构复杂,难以对指数级别的路径进行快速抽取和有效表示,降低了推荐算法的可信度。如何在高度复杂且超大规模的知识图谱中实现快速、准确、可解释的推荐,是知识图谱领域研究的热点之一。有鉴于此,提出了基于路径增强的循环网络(Pe RN,Path-enhanced Recurrent Network)用于知识图谱推荐,通过双向路径抽取算法,大幅降低了从知识图谱中获取路径的成本,并有效地提升了推荐模型整体的准确率和可解释性。Pe RN设计了一种高效的路径抽取策略,能够在元路径辅助的条件下从两端实体同时进行深度优先搜索并匹配,使得从大规模知识图谱中快速获取路径成为可能。并且,Pe RN分别采用基于双向长短期记忆网络的循环网络编码器和基于信息增益的熵编码器对路径本身和其元路径进行编码,实现了一个端到端的模型并保证了推荐算法的准确率和可解释性。为了验证提出方法的效率和可行性,采用了两种真实的知识图谱推荐数据集进行测试,分别是KKBox音乐数据集和IM-1M电影数据集。实验结果表明,相比于现有的方法Pe RN推荐速度提升至少两个数量级,准确率提升5%到10%,且推荐结果更具可解释性。
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