基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法

Collaborative filtering recommendation algorithm based on knowledge graph embedding
张屹晗1a,1b
王巍1a,1b,2
刘华真1a,1b
谷壬倩1a,1b
郝亚奇1a,1b
1. 河北工程大学 a. 信息与电气工程学院; b. 河北省安防信息感知与处理重点实验室, 河北 邯郸 056038
2. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122

摘要

利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取。针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF)。首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表。在MovieLens-1M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61802107)
教育部—中国移动科研基金资助项目(MCM20170204)
河北省高等学校科学技术研究资助项目(ZD2020171)
江苏省博士后科研资助计划项目(1601085C)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0181
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3590-3596
文章编号: 1001-3695(2021)12-012-3590-07

发布历史

[2021-12-05] 印刷出版

引用本文

张屹晗, 王巍, 刘华真, 等. 基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3590-3596. (Zhang Yihan, Wang Wei, Liu Huazhen, et al. Collaborative filtering recommendation algorithm based on knowledge graph embedding [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3590-3596. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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