基于图重构的社交知识推荐

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：

现有推荐模型大多聚焦于显式地构建用户和物品的联系，忽视了对图结构高阶全局特性的建模，对用户隐式兴趣的挖掘不足。因此，提出了一种基于图重构的社交知识推荐模型（social knowledge recommendation based on graph reconstruction，SKRGR），引入图重构技术将用户-物品知识图谱划分为多个子图，并利用基于关系的图注意力网络和三层图神经网络对其进行独立编码。（剩余18839字）

试读结束

目录
monitor