一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法

杨晋吉; 胡波; 王欣明; 伍昱燊; 赵淦森

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一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法

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推荐系统是解决"信息过载"的有效方法,提出一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法.本文算法首先构建融合上下文信息的知识图谱,使用基于深度学习的网络表示方法 Node2Vec抽取知识图谱特征,通过将排序学习模型产生的反馈模型与用户兴趣迁移模型结合,构建混合推荐模型,最终通过排序学习进行Top-N推荐.该算法能够将各种不同性质的上下文特征结合在一起,并通过排序学习衡量这些多维特征的权重比例,解决了不同特征的融合问题,并且能够考虑到用户兴趣迁移和长短期偏好.在Movielens 1M数据集上的对比实验验证文中算法的有效性,实验表明,该算法能够有效提高推荐的P@N和MAP值.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2419-2423|共5页
作者
杨晋吉; 胡波; 王欣明; 伍昱燊; 赵淦森;
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作者单位

华南师范大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
知识图谱; 排序学习; 兴趣迁移; Node2Vec; 上下文信息;

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