基于多源辅助信息的推荐算法研究

• 作者: 庞健婵 闭应洲 杨辉 武文霖 王志远 邓超文
• 来源期刊: 南宁师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 知识图谱 卷积网络 特征交叉 图神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 79-85
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16601/j.cnki.issn2096-7330.2022.01.012

摘要

随着信息技术不断发展，大数据时代已来临，有效利用多源信息，提高推荐算法的准确性具有重要意义。基于多源辅助信息的推荐算法，在物品端使用知识图谱卷积网络捕获项目的高阶信息和语义信息，在用户端将用户特征信息进行两两组合来获得用户属性的向量表示。把这些信息与用户实体结合起来可获得用户的向量表示。再把用户向量和物品向量代入得分函数，计算用户点击物品的可能性大小。算法应用在真实数据集上获得了更高的算法准确度。