【摘 要】
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在海量论文的推荐场景下，使用协同过滤算法为用户进行个性化推荐时面临着严重的数据稀疏问题。针对这个问题，本文提出一种基于协同知识图谱的知识增强推荐方法KIRec，有效地挖掘
【基金项目】
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国家社会科学基金（No.15FTQ002）;省部级实验室/开放基金（No.B2014）
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在海量论文的推荐场景下，使用协同过滤算法为用户进行个性化推荐时面临着严重的数据稀疏问题。针对这个问题，本文提出一种基于协同知识图谱的知识增强推荐方法KIRec，有效地挖掘论文之间潜在的语义关联关系，提高了推荐质量。KIRec首先结合开放知识库和用户-论文交互记录构建协同知识图谱，用基于翻译的知识图谱表示学习将用户和论文嵌入成低维稠密的向量；其次，针对用户阅读过的历史论文，注意力网络机制有效地建模用户多样的阅读偏好，过程中融合文本信息和图上的结构信息；最后，采用聚合函数融合了用户在图上的邻域特征表示，接着循环使用多层感知机计算该用户与论文的相关性得分。本文在citeulike-a数据集上验证了KIRec方法的有效性，与基于协同过滤、基于内容的传统推荐和基于知识图谱的推荐相比，该方法有较好的命中率和排序质量。
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