典型文献
一种融合标签和知识图谱的推荐方法
文献摘要：
随着信息的海量增长,推荐系统成为我们日常生活中一种重要的应用.传统的推荐系统根据用户和物品的交互行为进行推荐并利用用户对物品的评分来体现用户的喜好,但是数据的稀疏性会影响推荐结果的准确度,并且简单地评分数字也难以体现用户偏好的主观性以及用户选择的可解释性.因此,该文提出了一种融合标签和知识图谱的推荐方法,其中标签是一种文本信息,其包含的丰富内容和潜在的语义信息可以体现用户对物品的主观评价,对推荐起着关键作用.而知识图谱作为一种有效的推荐辅助技术,其包含的大量实体能为物品提供更多有效的特征信息.此外,该文还提出了一种融合注意力和自注意力的混合注意力模型,通过标签和实体为物品特征分配混合注意力权重,从而提高了推荐性能.实验结果表明,在MovieLens和Last.FM数据集上,该模型的推荐性能较其他推荐算法有所提升.
文献关键词：
标签;知识图谱;推荐系统;卷积神经网络;注意力
中图分类号：
作者姓名：
冀欣婷;诺明花
作者机构：
内蒙古大学 计算机(软件)学院,内蒙古 呼和浩特010021;内蒙古自治区蒙古文信息处理技术重点实验室,内蒙古 呼和浩特010021
文献出处：
引用格式：
[1]冀欣婷;诺明花-.一种融合标签和知识图谱的推荐方法)[J].中文信息学报,2022(06):125-134
A类：
混合注意力模型
B类：
融合标签,推荐方法,推荐系统,交互行为,用用,分来,来体,现用,喜好,稀疏性,用户偏好,主观性,用户选择,可解释性,中标,文本信息,丰富内容,语义信息,主观评价,辅助技术,特征信息,自注意力,品特,注意力权重,推荐性,MovieLens,Last,FM,推荐算法
AB值：
0.366343
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