KDDAug, 2019

一个基于邻域交互模型的端到端知识增强推荐系统

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TL;DR本文研究了基于图的推荐系统，提出了一种邻域交互模型（NI）来处理数据稀疏性和冷启动问题，通过使用知识图谱和图神经网络（GNN），提出了知识增强的邻域交互（KNI）模型，实现了优越的性能表现。
graph-based recommendationinteraction graphneighborhood interaction modelknowledge graphsgraph neural networks
发现论文，激发创造
  • 异构图上基于邻域的高效交互模型推荐

    本论文提出了一种名为 NIRec 的邻域交互模型，旨在提高基于异构信息网络的推荐性能，通过探索节点互动模式并采用卷积方式进行有效的学习，本模型较现有方法表现更佳。

    Jul, 2020

  • 基于知识的耦合图神经网络的社交推荐

    该研究提出了一种知识感知的耦合图神经网络模型，用于解决社交信息推荐系统中用户和项目之间交互异质性、动态性和相互依赖性等问题，实验结果表明该方法在多种情境下有效益。

    Oct, 2021

  • 基于用户中心子图网络的知识增强推荐

    基于知识图谱和图神经网络的用户中心子图网络方法 (KUCNet) 构建了用户 - 物品子图以捕捉用户物品历史交互和知识图谱提供的辅助信息，并使用基于注意力机制的图神经网络对子图进行编码，提供了准确、高效、可解释的推荐特别是针对新物品的方法。实验结果表明 KUCNet 在基于知识图谱和协同过滤的方法上具有优势。

    Mar, 2024

  • 基于知识图谱交互学习推荐意图

    该研究提出了一种名为 “KGIN” 的知识图谱意图网络模型，应用了关注机制的思想，能够更准确地表达用户与物品之间的相关性，实现了基于图神经网络的推荐系统并取得了显著的性能提升。

    Feb, 2021

  • 多层交互对比学习在知识感知推荐中的应用

    本文提出了一种基于对比学习的知识感知推荐模型，结合了本地和非本地的知识图谱，并采用层级交互对比学习来提高推荐性能。

    Aug, 2022

  • 基于注意力、知识和协作指导的个性化推荐图卷积网络

    通过引入知识图谱的图卷积神经网络模型加入历史交互数据，再通过协作引导机制提取知识图谱信息实现个性化推荐，实验证明该模型在 Top-K 推荐任务中的召回率指标显著高于现有最新模型。

    Sep, 2021

  • 利用节点邻域改进知识图谱完成

    本文提出了一种通过图神经网络对实体邻域进行建模的增强型框架用于知识图谱补全，同时引入额外的边链接预测任务。评估结果表明，该框架简单且有效，并且能够做出可解释预测。

    Feb, 2023

  • 基于知识图谱的图神经网络推荐模型

    使用知识图谱信息的一种新型图神经网络推荐模型 (KGLN) 被开发出来，以提高个性化推荐的准确性和有效性。该模型通过合并图中的个体节点特征并调整相邻实体的聚合权重，通过迭代使模型从单层发展到多层，并将实体和用户的特征整合在一起产生推荐得分。在对 MovieLen-1M 和 Book-Crossing 数据集进行测试时，KGLN 相对于 LibFM、DeepFM、Wide&Deep 和 RippleNet 等已建立的基准方法，分别显示出了 0.3% 至 5.9% 和 1.1% 至 8.2% 的 AUC (ROC 曲线下面积) 改进。

    Dec, 2023

  • 知识图谱卷积网络用于推荐系统

    本文提出了 Knowledge Graph Convolutional Networks (KGCN) 的方法，通过在知识图谱上挖掘和利用互相关联的属性来有效地捕捉物品之间的相关性，扩展感受野以建模高阶邻近信息，并将邻居信息与偏差相结合计算给定实体的表示，以优化协同过滤型推荐系统的性能。实验结果表明，该方法在电影、图书和音乐推荐的三个数据集上优于强基线算法。

    Mar, 2019

  • 个性化推荐的分层关注知识图谱嵌入

    本文提出了一种新的分层注意力知识图嵌入框架（HAKG），用于捕捉用户偏好，并在缓解数据稀疏性问题方面表现出优越性。

    Oct, 2019