KGIN Abstract 论文中提出目前的GNN based模型在关系建模上属于粗粒度的建模。在两个方面做得不足： 没有在细粒度的意图级别上识别用户 项目关系 未利用关系依赖性来保留远程连接的语义 于是使用了新的模型 Knowledge Graph based Intent Network KGIN ，结合KG关系，加强不同用户 项目关系的独立性，以此加强模型的能力和可解释性。 使用了一种新的信 ...
2021-07-21 21:25 0 162 推荐指数：
知识图谱（Knowledge Graph，KG）可以理解成一个知识库，用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息，帮助模型更好地完成任务。 在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个 ...
终于受不了有道云笔记了...然而印象+马克飞象的组合是要收费的呵呵哒，那就干脆来cnblog写笔记好了。 Problem 问题还是那个问题，推荐系统万变不离其宗： 给定一个用户的历史che ...
什么是Knowledge Graph？ 它是google用于增强它的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量的一种技术。在2012年5月16日提出，除了提供基本的与主题相关的链接服务之外，它还能结构化与主题相关的信息。这样做的目的就是让用户无需通过点击多个相关链接自己手动去搜索相关信息，而是google ...
动机 本文是2022年WWW的一篇论文。用户与物品的交互通常由多种意图驱使，但是这些意图通常是潜在的，为了研究意图对序列推荐的作用，作者提出了一个通用范式ICL，它的核心思想是学习到用户的意图并通过 ...
pdf:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks(SR-GNN) 参考博客:https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/ 摘要 基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话 ...
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph） 2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度 ...
前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估，将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例。如果要计算知识图谱的正确率，可以用人力一一标注是否正确，计算比例。但是实际上，知识图谱往往很大， ...
一.什么是知识图谱 知识（Knowledge）可以理解为 精炼的数据，知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示，本质上是一种大规模语义网络 （semantic network） – 富含实体(entity)、 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 ...
