基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中,可以有效地增强推荐系统的学习能力,提高推荐系统的精准度和用户满意度。针对知识图谱上的偏好传播问题,提出一种基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型,目的是在传播偏好的同时兼顾传播强度,提高推荐效果。通过提取不同特定属性的基本特征控制用户偏好在知识图谱上的传播强度,然后根据每个用户的历史偏好传播强度在知识图谱上迭代计算,得到用户—项目对的偏好传播模型,最终通过排序学习进行top ◢N◣推荐。最后,在三个不同类型数据集上的对比实验验证该模型算法的有效性。实验证明,在偏好传播的同时控制传播强度可以很好地提升推荐系统的准确率、召回率以及◢F◣▼1▽值,同时具有很强的灵活性和可解释性。     

基于知识图谱的用户偏好推荐算法

针对现有的基于知识图谱推荐算法中,缺乏与用户之间的交互,忽略物品间连接关系的问题,提出了基于知识图谱的用户偏好推荐算法.首先,为了更准确地获得用户对物品的偏好类型,增加知识图谱与用户信息的交互.其次,为知识图谱引入注意力机制,使节点传播中关注相似度更高的节点,并在递归传播中优化了节点的嵌入,将两部分关系权重图叠加得到对用户感兴趣全职更对准确的加权图.最后使用TransR的损失函数作为知识图谱的损失函数,降低因权重的增加而带来的噪声,避免过拟合,获得了更好的泛化能力.基于以上的框架与改进,在三个公共数据集MovieLens、Book_Crossing、Last.FM上进行对比实验,与表现最好的基线模型RippleNet进行点击率的预测在准确率(ACC)和AUC的对比.其中MovieLens分别提升了1.9％和1.1％,在Book_Crossing分别提升了0.8％和0.7％,而在Last.FM分别提升了5.8％和3.2％,有效地改善了推荐结果.     

基于知识引导的自适应序列强化学习模型

序列推荐可形式化为马尔科夫决策过程,进而转化为深度强化学习问题,其关键是从用户序列中挖掘关键信息,如偏好漂移、序列之间的依赖关系等,但当前大多数基于深度强化学习的推荐系统都是以固定序列长度作为模型输入.受知识图谱的启发,文中设计基于知识引导的自适应序列强化学习模型.首先,利用知识图谱的实体关系,从完整的用户反馈序列中截取部分序列作为漂移序列,其中漂移序列中的项目集合表示用户的当前偏好,序列长度表示用户的偏好变化速度.然后,通过门控循环单元提取漂移序列中用户的偏好变化和项目之间的依赖关系,同时利用自注意力机制对关键的项目信息进行选择性关注.最后,设计复合奖励函数,包括折扣序列奖励和知识图谱奖励,用于缓解奖励稀疏的问题.在4个真实世界数据集上的实验表明,文中模型的推荐准确率较优.     

融合知识图谱和短期偏好的推荐算法

近年来,将知识图谱作为辅助信息来增强推荐越来越受到研究者的关注.由于知识图谱学习任务的目标是还原知识图谱中三元组的关系,并非是以推荐任务为目标,导致了知识图谱学习任务很难高效地帮助推荐任务提升推荐性能.另外,用户兴趣易被短期的环境和心情所影响.针对以上两点,提出了一种融合了知识图谱信息和短期偏好的推荐模型(MKASR).首先,通过RippleNet算法提取用户和知识图谱实体的关系对,然后将这些关系对按照知识图谱三元组的形式存储和参与训练;采用基于注意力机制的双向GRU网络从用户近期交互的物品序列中提取用户的短期偏好;其次,采用多任务学习的方法同时训练知识图谱学习模块和推荐模块,并得到用户和物品的特征表示;最后,通过这些特征表示和用户的短期偏好向用户综合推荐.在真实数据集MovieLens-1M和Book-Crossing上进行实验,采用AUC、ACC、Precision和Recall指标进行评估,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型.     

融合知识传播和提示学习机制的推荐模型

将知识图谱中的辅助知识应用于推荐系统中，在一定程度上可以缓解数据稀疏问题。但现有基于知识图谱的推荐方法大多只利用实体间的显式关系建模用户行为，而用户和推荐物品之间可能存在无法显式表达的关系。因此，该文提出了一种融合知识图谱传播特征和提示学习范式的推荐模型。首先，以用户与物品的历史交互为起点，利用知识图谱传播用户偏好，获得用户的动态行为信息；然后，将用户静态属性特征信息作为输入，利用提示学习技术，引入预训练语言模型中的隐式知识，挖掘出用户的潜在兴趣，作为对知识图谱显式知识的补充；最后，根据模板词在预训练语言模型词汇表中的概率完成对用户的推荐。实验表明，该方法在MovieLens-1M、Book-Crossing和Last.FM三个数据集上与其他模型相比具有良好的推荐性能，在AUC评价指标上平均分别提升6.4%、4.0%和3.6%,在F₁评价指标上平均分别提升了6.0%、1.8%和3.2%。     

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.     

融合知识感知和时间感知的用户偏好网络

在知识感知推荐领域,基于嵌入传播的方式可以挖掘知识图谱的结构化信息,也能够获取n跳实体间的语义信息,但随着传播范围的增加,嵌入传播方式会丢失部分结构化信息,且以这种方式所获得的用户向量表示是粗粒度的,不能充分表征用户的偏好。针对以上问题,提出了一种融合知识感知和时间感知的用户偏好网络(FKTUPN)。首先在嵌入层生成知识图谱的一阶嵌入向量,同时单独为用户偏好进行细粒度的建模;然后用随机游走的方式划分时间槽,进行时间上下文编码,获取图结构的上下文信息,并将该结构化信息嵌入到关系向量中;随后通过知识感知注意力机制区分嵌入表示的贡献并递归传播;最终在预测层中聚合不同传播层次的用户和项目表示,将两种表示相乘后得到推荐结果。实验表明,该模型在Amazon-book、Last-FM以及Yelp三个数据集上的recall@20、NDCG@20指标得分均高于对比的基线模型,细粒度的用户偏好表示以及结构化信息的充分利用能够有效提高推荐的准确度。     

结合注意力机制的知识感知推荐算法

知识图谱在推荐系统中的应用越来越受重视,可以有效地解决推荐系统中存在的数据稀疏性和冷启动问题。但现有的基于路径和基于嵌入的知识感知推荐算法在合并知识图谱中的实体来表示用户时,并没有考虑到实体对于用户的重要性并不相同,推荐结果会受到无关实体的影响。针对现有方法的局限性,提出了一种新的结合注意力机制的知识感知推荐算法,并给出一种将知识图谱合并到推荐系统中的端到端框架。由用户的历史点击项在知识图谱上扩展出多个实体集,通过注意力机制来计算用户的偏好分布,据此预测最终的点击概率。通过在两个真实的公共数据集上与传统的推荐算法进行对比实验,结果表明,该方法在多个通用指标（例如AUC、ACC和Recall@top-K）的评估下均取得了明显提升。     

融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型

将知识图谱引入推荐系统,能一定程度解决数据稀疏和冷启动问题,但是往往忽略了高阶协同信息和不同协同信息的重要程度对探索用户潜在偏好的重要性,由此提出了一种融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型（CIKG）。该模型首先利用用户和项目的历史交互数据,获取一阶协同信息和高阶协同信息,同时使用注意力机制捕获重要信息,得到增强协同信息,用来补充用户和项目的特征表示。其次通过将用户交互的项目与知识图谱中的实体对应,在知识图谱中执行传播操作,得到知识图谱信息,用于挖掘用户的偏好并且增强模型的可解释性。最后通过聚合器将增强协同信息和知识图谱信息结合得到用户和项目的最终表示,从而进行预测。在Last-fm和Book-crossing两个数据集上进行的实验结果表明CIKG相比其他对比的模型推荐效果有较大提升。     

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。     

基于双端知识图的图注意推荐模型

针对现有图神经网络在捕获知识图谱信息并进一步用于推荐时,侧重于项目端建模所存在的问题,提出一种基于双端知识图的图注意推荐模型。该模型通过从用户端和项目端在知识图谱上挖掘相关属性来有效增强推荐。从用户端角度,通过知识图谱中实体之间的联系传播用户兴趣,沿着知识图谱中用户的历史点击项来扩展用户的潜在兴趣;从项目端角度,通过捕获知识图谱中的高阶结构和语义信息,对每个实体的邻居抽样作为接收场,通过图注意获得实体-实体交互信息,以此建模高阶邻域信息,最后使用交叉熵损失函数进行训练。结果表明,所提模型在关于电影、书籍和音乐推荐的三个数据集上,有效提高了推荐的准确性和可解释性。     

融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法

针对知识图谱推荐算法用户端和项目端建模程度不均且模型复杂度较高等问题, 提出融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法. 在用户端, 利用用户相似性生成邻居集合, 将用户及其相似用户的交互记录在知识图谱上多次迭代传播, 增强用户特征表示. 在项目端, 将知识图谱中实体嵌入传播, 挖掘与用户喜好相关的项目信息; 接着, 利用轻量图卷积网络聚合邻域特征获得用户和项目的特征表示, 同时采用注意力机制将邻域权重融入实体, 增强节点的嵌入表示; 最后, 预测用户和项目之间的评分. 实验表明, 在Book-Crossing数据集上, 相较于最优基线, AUC和ACC分别提高了1.8%和2.3%. 在Yelp2018数据集上, AUC和ACC分别提高了1.2%和1.4%. 结果证明, 该模型与其他基准模型相比有较好的推荐性能.     

基于知识图谱嵌入与多神经网络的序列推荐算法

循环神经网络在序列推荐中占有重要地位,但在推荐中,用户的行为序列远比自然语言处理中的句子或计算机视觉中的图像要复杂得多。单一的循环神经网络结构难以充分地挖掘用户偏好,因此提出一种新型的序列推荐算法,同时考虑序列的时间信息以及内容信息。主要分为2个部分：改进的项目嵌入和序列偏好学习。首先,提出一种融合知识图谱的项目嵌入方法,用于生成高质量的项目向量;其次,提出一种卷积神经网络结合长短时记忆神经网络的序列建模方法。更进一步地提出一个基于注意力的框架,动态地结合用户的兴趣点。在公开数据集MovieLens10M上与传统方法以及现有的同类型方法进行了比较。实验结果表明,所提算法在推荐评价指标平均倒数排名MRR@N以及召回率Recall@N上有显著的提升,验证了该算法的有效性。     

基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐

近年来,人们对时尚穿搭有了更高的美学追求。因此,个性化互补服装推荐,即为用户推荐与他/她已购买服装相匹配的互补服装,逐渐吸引了学术界的广泛关注。个性化互补服装推荐不同于一般的推荐任务（如电影推荐）,它推荐的服装需要满足两个条件：1）与目标服装搭配;2）满足用户偏好。因此,相关的现有方法主要是基于时尚单品的多模态数据,着力于建模单品与单品之间的兼容性交互和用户与单品之间的偏好交互,以实现个性化互补服装的推荐。这些方法的缺点主要在于它们将每一个单品-单品交互或者用户-单品交互看作一个独立的数据实例,而忽略了单品的属性知识以及时尚实体（即,用户、单品及属性）之间的高阶交互关系。事实上,与一个单品（如,上衣）搭配的所有互补单品（如,下衣）可能会共享某些相同的属性（如,颜色）;同时,具有类似品味的用户也可能倾向于选择具有类似属性特征的单品。显然,这些时尚实体之间的高阶关系蕴含了丰富的有关单品兼容性和用户偏好的协同信号,因而能够促进个性化互补服装推荐模型性能的提升。据此,本文构建了一个大规模协同时尚图谱,并基于图卷积神经网络（Graph Neural Networks,GNNs）来探索时尚实体之间的高阶关系,进而更好地实现个性化的互补服装推荐。具体地,本文提出了一个新颖的基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐模型（Fashion Graph-enhanced Personalized Complementary Clothing Recommendation）,简称为FG-PCCR。FG-PCCR由两个关键的部分组成：独立的一阶交互建模和协同的高阶交互建模。一方面,独立的一阶交互建模模块基于视觉和文本模态数据,致力于通过神经网络和矩阵分解方法分别对单品-单品搭配交互和用户-单品偏好交互进行综合性建模。另一方面,协同的高阶交互模块基于构建的协同的时尚图谱,通过图神经网络利用信息传播机制来提取高阶的协同信号,进一步丰富用户和单品的向量表示。FG-PCCR模型能够有效整合时尚实体之间的复杂的高阶关系信息,用户和单品的表示学习,进而改进个性化互补推荐的效果。最后,对于给定的用户和目标上衣,我们能够得到推荐的下衣的个性化兼容性分数。另外,在真实的时尚数据集上做的大量实验,充分地验证了本文所提模型FG-PCCR相对于基准方法的优越性。     

图神经网络会话推荐系统综述

会话推荐立足于目标用户的当前会话,根据项目类别、跨会话的上下文信息、多种用户行为等辅助信息学习项目间的依赖关系,从而捕捉用户的长短期偏好进行个性化推荐。近年来,流行的深度学习系列方法已经成为会话型推荐系统这个研究热点的前沿方法,尤其是图神经网络的引入,使会话推荐系统的性能得到了进一步提升。鉴于此,该综述从问题定义与会话推荐因素出发,从构图方面进行分析;将相关工作分为基于图卷积网络、门控图神经网络、图注意力网络和其他图神经网络架构的会话推荐系统,并进行归纳与对比;对各工作实验部分中的损失函数类别、所选用的数据集和模型性能评估指标三方面进行深入分析。重点从算法原理和性能分析两方面对各模型框架进行评估和梳理,旨在对近五年基于图神经网络的会话推荐系统相关工作进行评述、总结与展望。     

知识图谱的推荐系统综述

如何为用户提供个性化推荐并提高推荐的准确度和用户满意度,是当前推荐系统研究面临的主要问题。知识图谱的出现为推荐系统的改进提供了新的途径。本文研究了知识图谱近年来在推荐系统中的应用情况,从基于本体的推荐生成、基于开放链接数据的推荐生成以及基于图嵌入的推荐生成3个方面对研究现状进行了综述。在此基础上,提出了基于知识图谱的推荐系统总体框架,分析了其中涉及的关键技术,并对目前存在的重点和难点问题进行了讨论,指出了下一步需要开展的研究工作。     

基于知识图谱的金融新闻个性化推荐算法

个性化新闻资讯推荐能够有效地捕捉用户兴趣,提供高质量推荐服务的能力,因而吸引了大量高黏性用户,而知识图谱则以“实体-关系-实体”的形式表示事物间的关系,通过知识图谱中实体间的关系学习到更丰富的特征及语义信息。为更好地实现金融领域新闻的个性化推荐,提出一种基于知识图谱的个性化推荐算法KHA-CNN。结合金融业知识图谱,采用基于知识的卷积神经网络和层次注意力机制得到新闻文本的特征表示,并学习用户复杂行为数据特征。在真实数据集上的实验结果表明,与Random Forest、DKN、ATRank-like算法相比,KHA-CNN算法的F1和AUC指标分别提高了2.6个和1.5个百分点。