计算机应用

作者：周北京, 王海荣, 王怡梦, 张丽丝, 马赫

单位：1.北方民族大学 计算科学与工程学院，银川 750021；2.图像图形智能处理国家民委重点实验室（北方民族大学），银川 750021

关键词：推荐系统,知识图谱,协同过滤,嵌入传播,图神经网络

基金：宁夏自然科学基金资助项目(2023AAC03316);北方民族大学研究生创新项目(YCX23146)

根据知识图谱（KG）丰富用户和项目信息的侧重不同，现有的图谱嵌入传播的推荐方法可归纳为用户嵌入传播、项目嵌入传播和混合嵌入传播这3类。用户嵌入传播方法侧重使用用户交互的项目和KG学习用户表示；项目嵌入传播方法使用KG中的实体表征项目；而混合嵌入传播方法融合了用户-项目交互信息和KG，以弥补前两类方法存在的信息利用不充分的不足。为深入对比3类方法的技术特点，重点剖析图谱嵌入传播的推荐方法中的图谱构建、嵌入传播和预测这3个核心任务的关键技术；同时，在MovieLens、Booking-Crossing和Last.FM通用数据集上复现每类方法中的主流模型，通过使用点击率（CTR）指标对比分析上述方法的效果。分析实验结果可知，混合嵌入传播方法的推荐性能最优，它综合了用户和项目嵌入传播方法的优势，利用交互信息和KG增强用户和项目表示；此外，对比分析每类方法，阐述各自的优缺点并展望未来的研究工作。

来源：2024年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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