一种融合协同因子的知识图谱传播推荐模型OACSTPCD

针对传统推荐模型存在的稀疏性和冷启动问题,引入知识图谱作为辅助信息,可缓解以上问题并具有可解释性。然而相比用户偏好传播,知识图谱更倾向知识传播且难以捕捉高阶关系。为此,文中将协同因子模块融合到知识图谱传播推荐算法中,以捕捉高阶关系和发现隐式模式。此外,设计了一个由共现矩阵密度参数构成的密度门,使得协同因子模块能够通过感知共现矩阵的稀疏性来控制输出。最后分别在电影、图书和音乐这3个公开数据集上进行对比实验,实验结果表明该模型在点击率预测场景中表现较…查看全部>>