基于电影属性和交互信息的电影推荐算法

为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborative filtering, RippleNet-CF)。该模型一方面利用电影与电影属性之间的相互关系构建电影知识图谱,提取电影与电影之间的关系,通过RippleNet模型计算用户偏好。另一方面使用电影和用户间的交互信息,通过协同过滤算法计算出用户偏好。最后结合上述2个方面得出推荐列表,并根据推荐列表进行Top-K推荐。试验结果表明,该文提出的方法在推荐效果的准确率方面有显著提升,同时具有更好的解释性并缓解了数据稀疏问题。