知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱（knowledge graph,KG）增强的图神经网络（graph neural network,GNN）推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。     

基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法

利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取.针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF).首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表.在MovieLens-1 M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果.     

基于Hadoop的企业知识管理系统

基于Hadoop的知识管理系统可以增强企业海量知识存储与处理的能力,实现面向管理决策的知识发现.通过研究Hadoop平台及其特点,分析了基于Hadoop的知识管理系统的优势,构建了基于Hadoop的企业知识管理框架模型,并设计了基于Hadoop的知识管理系统的逻辑架构,最后利用基于MapReduce的协同过滤算法对知识推荐模块进行了详细设计.应用Hadoop等大数据技术及推荐系统技术构建知识管理系统既能实现知识管理的个性化和智能化,又能满足企业知识管理系统的扩展性和经济性的需求.     

基于知识图谱的推荐算法研究综述

推荐算法广泛应用于互联网场景中,为用户推荐个性化的信息,解决信息过载问题,以提升用户体验。引入知识图谱的推荐算法利用丰富的辅助信息能有效解决数据稀疏和冷启动等问题,有助于推荐准确性、多样性和可解释性,引起了人们的研究兴趣。总结现有推荐方法,划分为基于嵌入、基于路径和基于传播三个类型,介绍分析现有方法如何挖掘知识图谱中的实体和关系的信息,以及如何利用知识图谱进行可解释的推荐,并对比了三种类型方法的优缺点;介绍了不同应用场景下的常用数据集;对具有挑战性的未来研究方向进行了展望。     

基于排序学习的推荐算法研究综述

排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望.     

基于偏差的图注意力神经网络推荐算法

在推荐系统中,基于知识图谱的神经网络与传统神经网络相比,以图形作为输入,可以很好地将节点信息和拓扑结构相结合进行推理和推荐.然而,现有基于图神经网络的推荐算法,面临着知识表示不准确以及信息融合单一的问题.对此,将图神经网络与注意力机制相结合,提出一种基于偏差的图注意力神经网络推荐算法.该方法采用翻译模型对知识图谱信息进行特征表示的嵌入,获取节点在同一投影空间下的三元组信息,考虑到在三元组中预测值与真实值之间存在误差,以及邻居节点在信息传播时权重的差异,采用基于偏差的注意力计算机制以便更好地捕获节点间高阶连通性.其次,在神经网络的传播训练过程中,通过多通道融合机制对节点和邻居信息进行聚合以提高模型的健壮性.最后,在3个真实数据集上与经典算法进行对比,验证所提出算法的有效性.     

基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐

基于知识图谱的推荐可以提高推荐的精确性、多样性和可解释性.结合知识图谱与用户长短期兴趣提出了基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐模型(LSKGCN).在知识图谱推荐算法的基础上提出了将用户长期兴趣偏好与短期兴趣偏好结合的用户表示方法.根据时间筛选近期历史项目并通过知识图卷积网络得到历史项目的向量表示,通过注意力机制得到短期兴趣表示.根据与所有历史项目的最小欧氏距离得到长期兴趣表示.最后在真实数据集MovieLens-20、Amazon Music、Last.FM上进行测试,验证了该算法的有效性.     

基于知识图注意网络的个性化推荐算法

现有的大多数利用知识图谱的推荐算法在探索用户的潜在偏好时没有有效解决知识图谱中存在的不相关实体的问题,导致推荐结果准确率不高。针对这一问题,提出了基于知识图谱和图注意网络的推荐算法KG-GAT(knowledge graph and graph attention network)。该算法将知识图谱作为辅助信息,在图注意网络中使用分层注意力机制嵌入与实体相关的近邻实体的信息来重新定义实体的嵌入,得到更有效的用户和项目的潜在表示,生成更精确的top-N推荐列表,并带来了可解释性。最后利用两个公开数据集将所提算法和其他算法进行实验对比,得出所提算法KG-GAT能够有效解决沿着知识图谱中的关系探索用户的潜在偏好时存在的不相关实体的问题。     

面向电子商务协同过滤推荐的语义P2P网络技术研究*

在综合分析相关领域语义P2P网络的研究成果基础上,探讨了面向电子商务过滤推荐的语义P2P网络关键技术,包括基于本体的知识表示、知识协同和协作过滤的Peer节点模型;基于语义的领域本体映射方法和机器学习算法;语义P2P协作推荐社区结构、搜索机制和推荐反馈率修正的社区动态知识更新策略;基于语义相似度的协同过滤推荐算法.     

基于知识重用的服装CAD系统

针对当前CAD软件对设计知识重用支持不足且大多基于WIMP交互方式等问题,设计并实现一个基于知识重用的服装工艺设计系统。该系统框架主要包括知识推荐和知识编辑2个模块。针对知识推荐和知识编辑,分别提出基于草图相似性的实时知识推荐算法和基于笔手势的知识编辑方法,给出系统的应用实例。该系统已应用于北京某羊绒企业的生产中,实践表明该系统能改善人机交互,提高设计效率。