基于圖重構(gòu)的社交知識(shí)推薦
摘要: 現(xiàn)有推薦模型大多聚焦于顯式地構(gòu)建用戶和物品的聯(lián)系,忽視了對(duì)圖結(jié)構(gòu)高階全局特性的建模,對(duì)用戶隱式興趣的挖掘不足。因此,提出了一種基于圖重構(gòu)的社交知識(shí)推薦模型(social knowledge recommendation based on graph reconstruction,SKRGR),引入圖重構(gòu)技術(shù)將用戶-物品知識(shí)圖譜劃分為多個(gè)子圖,并利用基于關(guān)系的圖注意力網(wǎng)絡(luò)和三層圖... (共7頁)
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