典型文献
融合知识图谱与注意力机制的推荐算法
文献摘要：
为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态兴趣变化,使用多层感知机对项目进行评分预测.在MovieLens-latest-small电影数据集和豆瓣数据集进行仿真验证,结果表明该模型进行TOP-K列表电影推荐相比于其他算法拥有更好的推荐性能.
文献关键词：
知识图谱;神经网络;注意力机制;多层感知机;推荐算法
中图分类号：
作者姓名：
唐宏;范森;唐帆;朱龙娇
作者机构：
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065;重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室,重庆 400065
文献出处：
引用格式：
[1]唐宏;范森;唐帆;朱龙娇-.融合知识图谱与注意力机制的推荐算法)[J].计算机工程与应用,2022(05):94-103
A类：
B类：
融合知识,注意力机制,推荐算法,信息过载,过载问题,推荐模型,辅助信息,算法数据,数据稀疏,冷启动问题,可解释性,用户兴趣,动态因子,动态兴趣,多层感知机,评分预测,MovieLens,latest,small,电影数据,豆瓣,仿真验证,TOP,列表,电影推荐,推荐性
AB值：
0.420751
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