首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于局部影响力与深层偏好传播的点击率预估方法
作者姓名:徐伟  李翔  朱全银  任珂  孙纪舟
作者单位:淮阴工学院计算机与软件工程学院
基金项目:国家自然科学基金青年项目(62002131);
摘    要:基于知识图谱的推荐方法是推荐系统的研究热点之一,利用用户历史行为及物品特征在知识图谱结构化表示数据的辅助下解决推荐系统数据稀疏性及冷启动问题。但是用户的兴趣易受特定物品所影响,而知识图谱以结构化形式存储数据,实体与实体之间仅存在链路关系,这就导致了单纯利用知识图谱的推荐方法在点击率预测方面性能较差。基于此,提出一种基于局部影响力与深层偏好传播的推荐方法(local influence and deep preference propagation, LIDP),充分利用知识图谱结构化数据在偏好传播中存在实体影响力的优点。LIDP模型首先对知识图谱逐层偏好传播获取数据影响力权重并根据所获数据权重进行局部影响力计算;其次对局部影响力进行用户历史行为的兴趣增强表示进而获取用户表示;最后对用户表示与物品的向量表示进行内积操作以获取最终交互概率。LIDP模型在MovieLens-1M数据集上相比最优基准模型GNRF,AUC、ACC、MAE和F1值分别提高了0.16%、0.52%、0.87%、0.21%;在Book-Crossing数据集上,这些提升分别为0.45%、2.14...

关 键 词:局部影响力  知识图谱  推荐系统  深层偏好传播  兴趣增强
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号