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基于多源辅助信息的推荐算法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
知识图谱;卷积网络;特征交叉;图神经网络
中图分类号：
作者姓名：
庞健婵;闭应洲;杨辉;武文霖;王志远;邓超文
作者机构：
南宁师范大学 计算机与信息工程学院,广西 南宁 530199
文献出处：
引用格式：
[1]庞健婵;闭应洲;杨辉;武文霖;王志远;邓超文-.基于多源辅助信息的推荐算法研究)[J].南宁师范大学学报（自然科学版）,2022(01):79-85
A类：
B类：
辅助信息,推荐算法,算法研究,多源信息,使用知识,卷积网络,语义信息,用户端,用户特征,特征信息,得用,用户属性,向量表示,代入,得分函数,点击,算法应用,真实数据,特征交叉,图神经网络
AB值：
0.401868
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