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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>一種融合知識圖譜和協同過濾的混合推薦模型

      一種融合知識圖譜和協同過濾的混合推薦模型

      2021-03-16 | pdf | 2.23 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對現有協同過濾推薦算法可解釋性不高和基于內容推薦信息提取困難、推薦效率低等問題，提岀一種融合知識圖譜和協同過濾的混合推薦模型，其由知識圖譜與深度學習結合模型RCKD和知識圖譜與協同過濾結合模型RCKC構成。RCKD模型在獲取知識圖譜的推理路徑后，利用 Transe算法將路徑嵌入為向量，并使用LSTM和soft attention機制捕獲路徑推理的語義，通過池化操作區分不同路徑推理的重要性，經全連接層和 sigmoid函數獲得預測評分。RCKC模型根據知識圖譜表示學習的語義相似性，利用協同過濾算法獲得預測評分。按預測評分的準確度將兩個模型相互融合，最終獲得可解釋的混合推薦模型ξ在 Movielens數據集上的實驗結果表明，與RKGE、 Ripple模型和經典協同過濾算法相比，該模型具有較好的雄薦可解釋性和較高的推薦準確率。

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