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基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法
基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法
作者:
王钰蓥
王勇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
知识图谱
双向循环神经网络
注意力机制
可解释性
冷启动
摘要:
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果.其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析.除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题.因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题.首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱.其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息.最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果.实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题.
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文献信息
篇名
基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法
来源期刊
计算机与现代化
学科
关键词
知识图谱
双向循环神经网络
注意力机制
可解释性
冷启动
年,卷(期)
2021,(9)
所属期刊栏目
人工智能|ARTIFICIAL INTELLIGENCE
研究方向
页码范围
90-98
页数
9页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2021.09.014
五维指标
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
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