典型文献
一种融合协同因子的知识图谱传播推荐模型
文献摘要：
针对传统推荐模型存在的稀疏性和冷启动问题,引入知识图谱作为辅助信息,可缓解以上问题并具有可解释性.然而相比用户偏好传播,知识图谱更倾向知识传播且难以捕捉高阶关系.为此,文中将协同因子模块融合到知识图谱传播推荐算法中,以捕捉高阶关系和发现隐式模式.此外,设计了一个由共现矩阵密度参数构成的密度门,使得协同因子模块能够通过感知共现矩阵的稀疏性来控制输出.最后分别在电影、图书和音乐这3个公开数据集上进行对比实验,实验结果表明该模型在点击率预测场景中表现较好,在知识图谱实体关系难以解释用户兴趣偏好的数据集上指标提升明显.
文献关键词：
推荐系统;知识图谱;协同因子;隐式模式
中图分类号：
作者姓名：
朱欣娟;童小凯;王西汉;高全力
作者机构：
西安工程大学计算机科学学院,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]朱欣娟;童小凯;王西汉;高全力-.一种融合协同因子的知识图谱传播推荐模型)[J].西安工程大学学报,2022(02):79-86,109
A类：
隐式模式
B类：
融合协同,协同因子,推荐模型,稀疏性,冷启动问题,辅助信息,可解释性,用户偏好,偏好传播,知识传播,子模块,模块融合,合到,推荐算法,共现矩阵,密度参数,过感知,和音,公开数据集,点击率预测,实体关系,释用,用户兴趣,兴趣偏好,指标提升,推荐系统
AB值：
0.379032
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。
