基于知识图谱的互补项目推荐
Recommendation of complementary items based on knowledge graph
山东科技大学 计算机科学与工程学院, 山东 青岛 266590
摘要
在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下，将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中，提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法，在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目，基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好，利用图像与文本学习项目之间的互补关系，最后基于神经网络实现两者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比，ACC提升了7%，precision提升了3%，这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系，提升了推荐性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71772107)
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804406)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0461
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1380-1385
文章编号: 1001-3695(2022)05-016-1380-06
发布历史
[2021-12-24] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
刘广明, 梁永全, 纪淑娟, 等. 基于知识图谱的互补项目推荐 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1380-1385. (Liu Guangming, Liang Yongquan, Ji Shujuan, et al. Recommendation of complementary items based on knowledge graph [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1380-1385. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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