KGIN Abstract 論文中提出目前的GNN based模型在關系建模上屬於粗粒度的建模。在兩個方面做得不足： 沒有在細粒度的意圖級別上識別用戶 項目關系 未利用關系依賴性來保留遠程連接的語義 於是使用了新的模型 Knowledge Graph based Intent Network KGIN ，結合KG關系，加強不同用戶 項目關系的獨立性，以此加強模型的能力和可解釋性。 使用了一種新的信 ...
2021-07-21 21:25 0 162 推薦指數：
知識圖譜（Knowledge Graph，KG）可以理解成一個知識庫，用來存儲實體與實體之間的關系。知識圖譜可以為機器學習算法提供更多的信息，幫助模型更好地完成任務。 在推薦算法中融入電影的知識圖譜，能夠將沒有任何歷史數據的新電影精准地推薦給目標用戶。 實例描述 現有一個電影評分數據集和一個 ...
終於受不了有道雲筆記了...然而印象+馬克飛象的組合是要收費的呵呵噠，那就干脆來cnblog寫筆記好了。 Problem 問題還是那個問題，推薦系統萬變不離其宗： 給定一個用戶的歷史che ...
什么是Knowledge Graph？ 它是google用於增強它的搜索引擎的功能和提高搜索結果質量的一種技術。在2012年5月16日提出，除了提供基本的與主題相關的鏈接服務之外，它還能結構化與主題相關的信息。這樣做的目的就是讓用戶無需通過點擊多個相關鏈接自己手動去搜索相關信息，而是google ...
動機 本文是2022年WWW的一篇論文。用戶與物品的交互通常由多種意圖驅使，但是這些意圖通常是潛在的，為了研究意圖對序列推薦的作用，作者提出了一個通用范式ICL，它的核心思想是學習到用戶的意圖並通過 ...
pdf:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks(SR-GNN) 參考博客:https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/ 摘要 基於會話的推薦問題旨在預測基於匿名會話 ...
1. 通俗易懂解釋知識圖譜（Knowledge Graph） 2. 知識圖譜-命名實體識別（NER）詳解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 從一開始的Google搜索，到現在的聊天機器人、大數據風控、證券投資、智能醫療、自適應教育、推薦系統，無一不跟知識圖譜相關。它在技術領域的熱度 ...
前言 這篇論文主要講的是知識圖譜正確率的評估，將知識圖譜的正確率定義為知識圖譜中三元組表述正確的比例。如果要計算知識圖譜的正確率，可以用人力一一標注是否正確，計算比例。但是實際上，知識圖譜往往很大， ...
一.什么是知識圖譜 知識（Knowledge）可以理解為 精煉的數據，知識圖譜(Knowledge Graph)即是對知識的圖形化表示，本質上是一種大規模語義網絡 （semantic network） – 富含實體(entity)、 概念(concepts) 及其之間的各種語義關系 ...
