Jul, 2024

推荐系统的异质超图嵌入

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TL;DR基于知识图谱的异构超图推荐系统 (KHGRec) 模型将复杂的高阶互动和多样性输入源的异构性纳入考虑，使用协作知识异构超图 (CKHG) 来建模复杂连接，并通过交叉视图自监督学习和注意机制融合来自输入图的信号，实现精准推荐。该模型在四个真实数据集上的广泛实验表明其相对于现有的其他模型有平均 5.18% 的相对改进，对于噪声鲁棒性、缺失数据和冷启动问题的额外测试也展示了 KHGRec 框架的稳健性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多行为推荐的知识增强层次图变压器网络

    本文提出了一种知识增强的分层图转换网络，以调查推荐系统中用户和物品之间的多类型互动模式，包括复杂的用户行为特征，知识感知的物品关系以及多类型用户物品交互的动态特性，实验表明该方法在多种情况下优于现有的推荐方法。

    Oct, 2021

  • 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

  • HAKG: 面向推荐的层次感知知识门控网络

    本文提出了一种新模型，叫做 Hierarchy-Aware Knowledge Gated Network（HAKG），主要应对 KG 领域中现存的一些问题，在实验中，与现有的方法相比表现了很大的优势。

    Apr, 2022

  • 使用双曲几何建模无标度图以实现知识感知推荐

    本文提出了一种基于超几何知识增强图卷积网络的知识感知推荐方法，用于解决传统推荐系统中数据稀疏和冷启动问题，通过将知识图谱与用户 - 项目交互进行统一构建三元图来建模，采用不同的信息传播策略在超 bolic 空间中显式地编码异质信息，实现信息的协同聚合，并在三个真实数据集上进行了广泛实验证明，提出的方法优于现有最新方法，可以在 Top-K 推荐中提高 3.6-15.3％的召回率。

    Aug, 2021

  • 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

  • 知识图谱上的深度学习在推荐系统中的应用：综述

    本文综述了基于图神经网络的知识感知深度推荐系统的现状和发展方向，重点讨论了核心组件 —— 图嵌入模块，以及它们如何解决实际推荐问题，例如规模扩展，冷启动等，并总结了常用的基准数据集、评估指标和开源代码。

    Mar, 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

  • 低维双曲知识图谱嵌入

    本文介绍了一种超几何知识图嵌入方法，可以同时捕捉层次结构和逻辑模式，并在现有方法的基础上提高了平均倒数排名（MRR）达 6.1%。

    May, 2020