【摘 要】
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针对已有协同过滤推荐算法可解释性不高和基于内容推荐算法信息提取困难、推荐效率低等问题，提出了一种融合知识图谱和协同过滤的高效推荐模型。其中，一个模型首先获取知识图谱
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61762092,No.61762089);云南省软件工程重点实验室开放基金项目(No.2017SE204)
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针对已有协同过滤推荐算法可解释性不高和基于内容推荐算法信息提取困难、推荐效率低等问题，提出了一种融合知识图谱和协同过滤的高效推荐模型。其中，一个模型首先获取知识图谱的推理路径并基于TransE算法将路径嵌入成向量，接着利用LSTM和soft attention机制捕获路径推理的语义，之后运用池化操作区分不同路径推理的重要性，最终经过全连接层和sigmoid函数获得预测评分。另一个模型根据知识图谱表示学习的语义相似性，利用协同过滤算法的思想获得预测评分。按预测评分的准确度将两个模型有效地融合，最终获得可解释的混合推荐模型。模型在MovieLens数据集上进行了实验分析。与相关代表性算法相比，实验结果具有较好的推荐解释性和更高的推荐准确率。
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