Ripple知识图卷积网络用于推荐系统
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2024-04-11 v2 人工智能
机器学习
摘要
利用知识图谱辅助深度学习模型做出推荐决策，近期已被证明能有效提升模型的可解释性与准确性。本文提出一种端到端深度学习模型，称为RKGCN，它动态分析每位用户的偏好并推荐合适物品。该模型结合物品侧与用户侧的知识图谱以丰富其表示，从而最大化利用知识图谱中的丰富信息。RKGCN能够在三种不同场景中提供更个性化且相关的推荐。实验结果表明，在包含电影、书籍和音乐的三个真实世界数据集上，我们的模型相较于5个基线模型具有更优的有效性。
引用
@article{arxiv.2305.01147,
title = {Ripple Knowledge Graph Convolutional Networks For Recommendation Systems},
author = {Chen Li and Yang Cao and Ye Zhu and Debo Cheng and Chengyuan Li and Yasuhiko Morimoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01147},
year = {2024}
}