KATRec：知识感知注意力序列推荐
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2021-07-07 v3
摘要
序列推荐系统基于用户与平台的历史交互对其动态偏好建模。尽管近期取得进展，在此类系统中对用户短期与长期行为建模仍非平凡且具挑战性。为此，我们提出一种由知识图谱增强的解决方案KATRec（Knowledge Aware aTtentive sequential Recommendations，知识感知注意力序列推荐）。KATRec通过建模用户交互物品序列并利用知识图谱注意力网络引入已有侧信息，学习用户的短期与长期兴趣。我们新颖的知识图谱增强序列推荐器在实体级包含物品多关系，在物品级包含用户动态序列。KATRec在推荐下一物品时，通过考虑高阶连接并将其纳入用户偏好表示，改进了物品表示学习。在三个公开数据集上的实验表明，KATRec优于最优推荐模型，并证明了建模时间信息与侧信息对实现高质量推荐的重要性。
引用
@article{arxiv.2012.03323,
title = {KATRec: Knowledge Aware aTtentive Sequential Recommendations},
author = {Mehrnaz Amjadi and Seyed Danial Mohseni Taheri and Theja Tulabandhula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03323},
year = {2021}
}