【摘 要】
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传统协同过滤算法基于用户物品评分矩阵计算用户或物品之间的相似性,不仅存在数据稀疏的问题,还忽略了物品本身的内在属性信息.针对该问题,提出了一种基于知识图谱元路径的协同过滤算法,首先构建领域知识图谱,接着基于知识图谱元路径计算用户对物品各方面的兴趣分布,综合考虑用户多方面的兴趣生成候选列表,然后与协同过滤算法融合对用户进行Top-N推荐,最后通过在真实世界电影数据集Movie Lens-1M上实验测试并与多种推荐算法对比,实验结果表明了基于知识图谱元路径的协同过滤算法的有效性.
【机 构】
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广西国际商务职业技术学院信息工程系,南宁 530007;南宁师范大学计算机与信息工程学院,南宁 530100
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传统协同过滤算法基于用户物品评分矩阵计算用户或物品之间的相似性,不仅存在数据稀疏的问题,还忽略了物品本身的内在属性信息.针对该问题,提出了一种基于知识图谱元路径的协同过滤算法,首先构建领域知识图谱,接着基于知识图谱元路径计算用户对物品各方面的兴趣分布,综合考虑用户多方面的兴趣生成候选列表,然后与协同过滤算法融合对用户进行Top-N推荐,最后通过在真实世界电影数据集Movie Lens-1M上实验测试并与多种推荐算法对比,实验结果表明了基于知识图谱元路径的协同过滤算法的有效性.
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