典型文献
基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统
文献摘要：
目前主流的推荐系统模型需要在获取到足够多的数据时才有良好的表现,当获取的数据稀疏时推荐结果精确度较差;同时,把新加入推荐系统的项目推送给潜在用户以及获取新用户的兴趣点也都需要更好的解决方案.提出了一种基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统模型OCKG(Recommender System based on Object Fea-ture Combination Embedded and Knowledge Graph).该模型以用户和项目为对立对象,通过用户和项目多维信息分别嵌入获取到相关性标签,加以训练得到同类共通性;同时,对嵌入后的的标签进行权重处理,将不同属性特征传播到知识图谱中以增强模型学习迁移能力,对推荐结果按照相关性紧密进行横向和纵向排位,从而实现推荐结果的预测.使用两个不同的公开数据集进行了对比实验,证明了该模型在稀疏数据和冷启动下推荐的有效性.实验结果表明,合理的特征组合以及控制知识图谱上的传播强度提升了模型的推荐性能,增强了模型鲁棒性.
文献关键词：
特征组合;对象嵌入;知识图谱;推荐系统
中图分类号：
作者姓名：
胡皓禹;杨兴耀;于炯;郑捷;钱育蓉
作者机构：
新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830008
文献出处：
引用格式：
[1]胡皓禹;杨兴耀;于炯;郑捷;钱育蓉-.基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统)[J].微电子学与计算机,2022(07):36-43
A类：
OCKG,对象嵌入
B类：
基于对象,特征组合,推荐系统,系统模型,取到,数据稀疏,推送,送给,潜在用户,新用户,兴趣点,Recommender,System,Object,Fea,ture,Combination,Embedded,Knowledge,Graph,练得,共通性,行权,同属,属性特征,特征传播,播到,增强模型,模型学习,学习迁移能力,排位,公开数据集,稀疏数据,冷启动,下推,传播强度,推荐性,模型鲁棒性
AB值：
0.475283
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