融合知識(shí)圖譜與注意力機(jī)制的項(xiàng)目推薦算法

摘要： 知識(shí)圖譜蘊(yùn)含豐富的語義信息，廣泛應(yīng)用在不同的推薦場(chǎng)景中?，F(xiàn)有的基于知識(shí)圖譜的推薦方法在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程中，粗粒度地考慮用戶和項(xiàng)目交互的關(guān)系，構(gòu)建用戶特征模型時(shí)，忽略不同歷史項(xiàng)目的重要性。針對(duì)此類問題，提出一種融合知識(shí)圖譜與注意力機(jī)制的項(xiàng)目推薦算法。該算法聚合用戶特征，使用注意力機(jī)制學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜高階潛在關(guān)系，構(gòu)建項(xiàng)目特征時(shí)傳播其鄰域之間的項(xiàng)目嵌入表示，用圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征聚合... （共7頁）