WSDMOct, 2023

知识图谱上下文增强的多样化推荐

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TL;DR在知识图谱领域中，针对推荐系统的多样化进行研究，引入了实体覆盖度和关系覆盖度的度量方法，并提出了多样化嵌入学习和条件对齐与一致性技术，以增强知识图谱驱动的推荐系统的多样性。
recommender systemsdiversified recsysknowledge graphsentity coveragediversified embedding learning
发现论文，激发创造
  • 通过多样化偏好网络提高推荐匹配的准确性和多样性

    本论文提出了一种使用异构图神经网络的推荐系统匹配模块，以提高精度和多样性，通过使用基于邻域相似性的损失来平衡两者。

    Feb, 2021

  • 知识图谱对比学习用于推荐

    提出了一种知识图谱对比学习的框架 (KGCL)，该框架通过知识图谱增强模式减少了噪声，利用交叉视图对比学习技术进一步抑制了噪声，实现了在稀疏、长尾和有噪声的知识图谱场景下的强大性能。

    May, 2022

  • 基于知识图谱的语义对比学习改进内容推荐：多样性和冷启动用户

    我们提出了一种混合多任务学习方法，通过对描述性文本进行基于物品的对比学习，从而更好地理解知识图谱中的实体关系，提供更准确、相关、多样化的用户推荐，特别对有限物品交互的冷启动用户也能发挥作用。我们在两个广泛使用的数据集上进行了大量实验，验证了我们方法的有效性，并且结果表明基于物品的对比学习提高了实体嵌入的质量。

    Mar, 2024

  • Poincaré 球中基于知识增强的 Top-K 推荐

    本文中介绍了一种基于超螺旋空间的个性化推荐模型，其中使用了知识图谱、超螺旋空间和自适应的正则化机制，通过在三个真实数据集上的实验表明，相较于最先进的现有模型，该模型在 NDCG@K 上的推荐效果提高了 2-16%。

    Jan, 2021

  • 解决推荐系统中表观多样性 - 准确性两难问题

    介绍了一种针对推荐系统中推荐准确性和多样性的算法，通过将该算法与基于准确性的算法混合使用，能够在不依赖语义或特定上下文信息的情况下同时提高推荐的准确性和多样性。

    Aug, 2008

  • DGCN: 基于图卷积网络的推荐系统多样化策略研究

    本文利用图卷积网络优化了推荐系统，将推荐候选项的多样性缩放到候选项生成阶段，并提出了重新平衡邻居发现、类别提升负采样和对抗学习等技术以改善多样性问题。对实际数据进行的广泛实验表明该方法的有效性，并证实该方法显著缓解了准确性和多样性之间的困境。

    Aug, 2021

  • CAViaR: 上下文感知视频推荐

    提出了一种通过建模低多样性对用户对个别项目的参与度影响以调整项目得分来实现多样性和相关性均衡的新方法，该方法可插入现有的大规模推荐系统，具有显著的性能提高。

    Apr, 2023

  • 图探索很重要：在微信信息流推荐中提高个体和系统多样性

    提出了一种解决工业级推荐系统中个人层面多样性和系统层面多样性的集成问题的方案，使用检索图信息来增加多样性，捕捉用户的实时多样性倾向，并在微信应用的 Top Stories 等应用中实现并部署，离线模拟和在线 AB 测试显示该方案可以有效提高用户参与度和系统收入。

    May, 2023

  • 对抗信息过滤泡泡：通过加权超图嵌入学习实现多样化音乐推荐

    通过引入多样化加权超图音乐推荐算法 (DWHRec)，在用户和已听曲目之间构建了带权重的超图，并将艺术家、专辑和标签与曲目的关联也附加到超图中，通过基于超图的随机游走嵌入方法来探索用户的潜在偏好，实验证明 DWHRec 算法有效地平衡了准确性和多样性，在音乐推荐领域提供了更加丰富的音乐体验。

    Feb, 2024

  • 基于知识图谱嵌入的个性化推荐系统

    本研究通过将知识图谱嵌入汽车购买 / 销售领域，旨在构建个性化推荐系统，并通过实验证明所提出的方法能够提供与个体用户一致的相关推荐。

    Jul, 2023