【摘 要】
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现有的知识图推荐模型通过聚合相邻实体节点的特征和结构信息来更新当前位置实体节点的嵌入表示,为了控制计算成本和维护模型的稳定性,通常使用随机的固定大小的采样邻域来替
【机 构】
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燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛066004;河北省软件工程重点实验室(燕山大学),河北 秦皇岛066004;河北省软件工程重点实验室(燕山大学),河北 秦皇岛066004;燕山大学 信息科
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现有的知识图推荐模型通过聚合相邻实体节点的特征和结构信息来更新当前位置实体节点的嵌入表示,为了控制计算成本和维护模型的稳定性,通常使用随机的固定大小的采样邻域来替代完整的知识图.然而,这些方法存在两个问题:首先,随机选择的邻域限制了知识图用于辅助推荐的效果和稳定性.此外,多数模型只是对所采样邻居节点特征进行均值聚合,这种聚合方法没有充分挖掘所采样邻居节点对于目标节点影响的差异性.针对以上问题,本文提出了基于关系紧密度的重要性采样方法,通过计算关系紧密度选择对目标节点更重要的邻域,以及基于池化操作的聚合方法,通过引入池化层训练得到不同邻居节点对目标节点的差异化权值.在结合本文提出的两种方法后,本文提出基于图神经网络的知识图推荐算法KGCN-PL.最后,本文评估了所改进模型在5个真实世界数据集上的性能,与近几年提出的基于知识图的推荐算法进行对比,在AUC,召回率指标上均取得提升.
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