典型文献
基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全
文献摘要：
针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享,不能区分邻域之间重要性,以及知识图谱作为辅助信息时,基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文(最相关的高阶邻居集合)信息进行捕获的问题,提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架,显示利用知识图谱本地(一阶邻居集合)和非本地上下文信息.通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量;考虑用户对实体的个性化偏好,通过特定于用户的图注意机制来捕获知识图的本地上下文信息;使用随机游走抽样提取实体的非本地上下文,并使用递归神经网络建模实体与非本地上下文实体之间的依赖关系,通过一个双线性解码器重建二部图中的链接.与现有的方法相比,在真实数据集上的实验结果验证了该模型的优越性.
文献关键词：
矩阵补全;图注意网络;知识图谱;上下文
中图分类号：
作者姓名：
孙伟;陈平华
作者机构：
广东工业大学 计算机学院,广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]孙伟;陈平华-.基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全)[J].计算机工程与应用,2022(11):171-177
A类：
图注意机制,图注意网络
B类：
基于知识,矩阵补全,图卷积编码器,取用,项目信息,权重共享,邻域,辅助信息,图神经网络,神经网络方法,法显,非本地,邻居集,双向交互,图传,上下文信息,嵌入向量,定于,获知,随机游走,递归神经网络,网络建模,依赖关系,一个双,双线性,解码器,器重,二部图,真实数据
AB值：
0.292136
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