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知识图谱中图结构特征信息学习算法优化

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  • 万方数据
知识图谱采用三元组进行知识表示非常高效,但嵌入到推荐模型中,用户与物品的交互信息、物品的相似度信息被独立建模,忽略了高维的关联特征和长依赖关系,从而导致特征信息提取不充分、推荐效果不佳.为此,提出一种图结构特征信息学习的优化算法.该算法能充分结合知识图谱在推荐中的优势、RNN中的时序特征获取到用户、物品的更深层次的关联特征信息.将模型应用于真实数据集,与现有的基准模型进行对比,实验结果表明该方法能获得更为精准的个性化推荐.
Optimization of Graph Structure Feature Information Learning Algorithm in Knowledge Graph

佘学兵、李祥、明帮铭

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东华理工大学信息工程学院 南昌 330013

东华理工大学软件学院 南昌 330013

图结构 知识图谱 关联特征 个性化推荐

JETRCNGDSS202001GJJ170431

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.025

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(8)
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