CKE（Collaborative Knowledge Base Embedding for Recommender Systems）筆記
2016的paper 利用知識庫中的異構信息來提高推薦系統質量。主要貢獻是在推薦系統中引入了結構信息、文本數據、圖像數據等知識庫中的信息來提升推薦系統的質量。 論文是基於什么問題提出來的？ CF(協同過濾)方法由於user-item矩陣的稀疏性，效果受限。 論文提出了什么方法 使用輔助 ...
原文：RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems
一 摘要 為了解決協同過濾的稀疏性和冷啟動問題，社交網絡或項目屬性等輔助信息被用來提高推薦性能。 考慮到知識圖譜是邊信息的來源，為了解決現有的基於嵌入和基於路徑的知識圖譜感知重構方法的局限性，本文提出了一種端到端框架，它自然地將知識圖結合到推薦系統中。 與水上傳播的實際漣漪類似，RippleNet通過在知識圖譜實體集上傳播用戶興趣，從而自主迭代地沿着知識圖譜中的鏈接來擴展用戶的潛在興趣。 因此，由 ...
2019-11-28 14:00 3 687 推薦指數：
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