| 融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐 |
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| 引用本文： | 任永功,吕福泽,张志鹏.融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐[J].小型微型计算机系统,2022(7):1362-1369. |
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| 作者姓名： | 任永功 吕福泽 张志鹏 |
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| 作者单位： | 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61976109)资助；;中国博士后科学基金项目(2021M690527)资助；;辽宁省自然科学基金博士启动项目(2020-BS-184)资助； |
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| 摘 要： | 序列推荐系统可以根据用户和物品交互的时间序列信息，精确预测用户下一次交互物品.现有的序列推荐算法存在用户兴趣过渡拟合的问题，导致推荐内容同质化严重，从而无法实现个性化推荐.基于此，本文提出一种融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐算法(SR-KGA):首先，引入知识图谱，通过图卷积网络对物品进行嵌入表示；其次，通过自注意力机制和多头注意力机制构建序列到序列(seq2seq)模型，最后，在损失函数中加入多样性正则项；实现用交互序列来预测未来可能交互的物品序列，从而进行推荐.通过在真实的数据集上实验，SR-KGA在保证推荐准确度的同时，提升了推荐列表的多样性，实现了用户个性化推荐.
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| 关 键 词： | 序列化推荐系统 知识图谱 注意力机制 个性化推荐 |
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