融合图注意力网络与图卷积网络的混合知识图谱推荐模型

程 镇1, 王 浩2, 蔡 恬悦3
1、湖北大学财务处
2、湖北大学计算机与信息工程学院
3、中国电信股份有限公司武汉分公司

摘要


现有的图卷积网络推荐算法对用户信息考量不足，难以精准把握用户个性化需求与兴趣。为此，本文提出一种融合图注意力网络（GAT）和图卷积网络（GCN）的混合知识图谱推荐模型。该模型发挥注意力机制与多层图卷积的优势，同时从用户和物品两端提取特征。在用户特征提取上，借助注意力机制对用户邻居节点加权聚合，捕捉用户兴趣偏好；物品特征提取时，运用图神经网络邻域聚合策略生成嵌入向量，学习更丰富的实体表示。随后，将用户向量和实体向量输入预测层，预测用户与实体项目的交互概率。实验显示，在 Amazon-Book 和 Last-FM 两个公共数据集上，该模型相比其他对比模型性能提升显著。

关键词


推荐系统；知识图谱；图注意力网络

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参考


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