典型文献
基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型
文献摘要：
为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克服这一问题,本文提出基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型(DQKGR),利用富有表达力的对偶四元数嵌入表示用户和商品,以有效建模实体和关系之间复杂的潜在依赖.在商品和用户的嵌入学习部分,本文设计了一个新的知识图谱嵌入模型(DQKGE),可基于莫比乌斯变换捕捉协同知识图谱中实体间多种复杂关系,并基于此设计偏好传播与聚合方法以利用知识图谱中的结构信息进行推荐.为验证所提DQKGR模型的有效性,在公开的Last-FM、MovieLens-20M和Book-Crossing数据集上进行大量实验,结果表明所提DQKGR模型推荐结果在多个评测指标上优于现有方法,可在平均意义上产生2.83％以上的性能提升.
文献关键词：
知识图谱;推荐系统;对偶四元数;莫比乌斯变换;偏好传播
中图分类号：
作者姓名：
曹宗胜;许倩倩;李朝鹏;姜阳邦彦;操晓春;黄庆明
作者机构：
中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室 北京 100093;中国科学院大学网络空间安全学院 北京 100049;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京 100190;中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京 101408;中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室 北京 101408;鹏城实验室 广东深圳 518055
文献出处：
引用格式：
[1]曹宗胜;许倩倩;李朝鹏;姜阳邦彦;操晓春;黄庆明-.基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型)[J].计算机学报,2022(10):2221-2242
A类：
DQKGR,DQKGE,莫比乌斯变换
B类：
对偶四元数,同知,推荐模型,交互数据,数据稀疏,冷启动问题,协同过滤算法,算法推荐,推荐效果,推荐系统,表达能力,复杂关系,习用,表达力,嵌入表示,嵌入学习,学习部,知识图谱嵌入,嵌入模型,偏好传播,聚合方法,结构信息,Last,FM,MovieLens,20M,Book,Crossing,评测指标,性能提升
AB值：
0.306541
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