典型文献
融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究
文献摘要：
基于协同过滤的算法是推荐系统中最重要的方法,由于冷启动和数据稀疏性的特点,限制了其推荐性能.为了应对以上问题,提出了知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统相结合的模型,该模型通过将知识图谱中的各个实体(项目)进行多次迭代嵌入传播以获取更多的高阶邻域信息,通过轻量聚合器进行聚合,进而预测用户和项目之间的评分.最后,在3个真实的数据集上MovieLens-20M、Last.FM和Book-Crossing的实验结果表明,该模型与其他基准模型相比可以得到较好的性能.
文献关键词：
图卷积网络;知识图谱;推荐系统;嵌入传播;协同过滤;稀疏性;邻域信息;轻量聚合器
中图分类号：
作者姓名：
马甜甜;杨长春;严鑫杰;贾音;蔡聪
作者机构：
常州大学计算机与人工智能学院,江苏常州213000
文献出处：
引用格式：
[1]马甜甜;杨长春;严鑫杰;贾音;蔡聪-.融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究)[J].智能系统学报,2022(04):721-727
A类：
轻量聚合器
B类：
融合知识,轻量级,图卷积网络,推荐系统,协同过滤,冷启动,数据稀疏性,推荐性,多次迭代,嵌入传播,邻域信息,MovieLens,20M,Last,FM,Book,Crossing
AB值：
0.293713
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
