【摘 要】
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基于知识图谱的推荐模型可以解决推荐模型中数据稀疏和冷启动问题。为进一步提高推荐模型的可解释性和准确性,提出基于双用户视角与知识图谱注意力网络的推荐模型DKGAT。首先
【机 构】
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天津商业大学信息工程学院,河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61802282)
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基于知识图谱的推荐模型可以解决推荐模型中数据稀疏和冷启动问题。为进一步提高推荐模型的可解释性和准确性,提出基于双用户视角与知识图谱注意力网络的推荐模型DKGAT。首先,为获取用户特征,模型从双用户视角分析用户行为并建立用户向量表示。其次,为获取项目特征,模型利用注意力网络在知识图谱中挖掘用户感兴趣的项目属性,自动获取和表示用户的兴趣路径。实验表明,相较于基准模型,该模型在三个公共数据集上的实验结果均有一定提高。
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