融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型.docx

"融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型" 本文旨在介绍一种融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型（Hybrid Recommendation Model of Knowledge Graph and Graph Convolutional Network，HKC）。该模型旨在解决传统推荐算法中存在的冷启动问题和推荐解释性问题，通过结合知识图谱和图卷积网络，提高推荐系统的性能和可解释性。 知识图谱（Knowledge Graph，KG）是一种包含丰富属性和关系的数据结构，能够提供推荐系统中项目和用户之间的关系信息。图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种深度学习方法，能够提取拓扑图的空间特征。通过结合知识图谱和图卷积网络，可以更好地理解项目和用户之间的关系，提高推荐系统的性能和可解释性。 本文的主要贡献包括： （1）通过 KGCN 算法计算项目的邻域特征向量，对知识图谱中实体间的邻域关系进行建模，提高了模型的评分预测精度。 （2）在神经网络中，利用协作传播和交互单元操作有效地促进用户和知识图谱中实体之间的信息融合，同时采用交替学习的训练方式计算用户的偏好特征，优化模型的结构，增强了推荐性能。 （3）优化 MKR 模型中的交叉压缩单元，在压缩层中去除参数偏置，减少神经网络中的参数，降低计算量，提高了交替学习训练的有效性。 本文的研究结果表明，HKC 模型能够提高推荐系统的性能和可解释性，解决传统推荐算法中存在的冷启动问题和推荐解释性问题。同时，本文的研究结果也表明，知识图谱和图卷积网络的结合能够提高推荐模型的性能和可解释性。 在推荐系统中，冷启动问题和推荐解释性问题是两个主要的问题。冷启动问题是指新用户或新项目加入推荐系统时，系统无法对其进行有效的推荐。推荐解释性问题是指推荐系统无法提供合理的推荐解释，无法让用户理解推荐的原因。为了解决这些问题，研究人员提出了许多方法，包括基于协同过滤的方法、基于内容的方法和基于知识图谱的方法。 基于协同过滤的方法主要通过分析用户的历史行为进行推荐，但这些方法存在冷启动问题和推荐解释性问题。基于内容的方法主要通过分析项目的特征进行推荐，但这些方法也存在冷启动问题和推荐解释性问题。 基于知识图谱的方法主要通过分析知识图谱中的关系进行推荐，能够提供推荐解释性和解决冷启动问题。许多研究人员提出了基于知识图谱的推荐模型，例如 MKR 模型和 KGCN 模型，但这些模型存在一些缺陷，例如忽略了知识图谱中实体间的邻域关系，造成模型提取的项目特征不够精确。 为了解决这些问题，本文提出了一种融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型（HKC）。该模型能够更好地理解项目和用户之间的关系，提高推荐系统的性能和可解释性。 在 HKC 模型中，我们首先使用 KGCN 算法计算项目的邻域特征向量，对知识图谱中实体间的邻域关系进行建模。然后，在神经网络中，我们使用协作传播和交互单元操作有效地促进用户和知识图谱中实体之间的信息融合，同时采用交替学习的训练方式计算用户的偏好特征，优化模型的结构，增强了推荐性能。 本文提出了一种融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型（HKC），能够提高推荐系统的性能和可解释性，解决传统推荐算法中存在的冷启动问题和推荐解释性问题。