För att ge mer exakta, mångsidiga och förklarande rekommendationer är det obligatoriskt att gå längre än att modellera interaktion mellan enheter och ta hänsyn till sidoinformation. Traditionella metoder som faktoriseringsmaskin (FM) kastar det som ett övervakat inlärningsproblem, som antar varje interaktion som en oberoende instans med sidoinformation kodad. På grund av förbiseende av relationer mellan instanser eller objekt (t.ex., regissören för en film är också en skådespelare i en annan film), dessa metoder är otillräckliga för att destillera samarbetssignalen från kollektiva beteenden användare. I detta arbete undersöker vi nyttan av kunskapsgraf (KG), som bryter ner det oberoende interaktion antagande genom att länka objekt med sina attribut. Vi hävdar att i en sådan hybridstruktur av KG och user-item graf, hög-order relationer -som kopplar två poster med en eller flera länkade attribut - är en viktig faktor för framgångsrik rekommendation. Vi föreslår en ny metod som heter Knowledge Graph Attention Network (KGAT) som explicit modellerar högorderkopplingar i KG på ett end-to-end-sätt. Den sprider rekursivt inbäddningarna från en nods grannar (som kan vara användare, föremål eller attribut) för att förfina nodens inbäddning, och använder en uppmärksamhetsmekanism för att diskriminera grannarnas betydelse. Vår KGAT är konceptuellt fördelaktigt för befintliga KG-baserade rekommendationsmetoder, som antingen utnyttjar högorderrelationer genom att extrahera vägar eller implicit modellera dem med legalisering. Empiriska resultat på tre offentliga riktmärken visar att KGAT avsevärt överträffar toppmoderna metoder som Neural FM [11] och RippleNet [29]. I ytterligare studier verifieras effekten av att inbädda förökning för modellering av högordnad relation och de tolkningsfördelar som uppmärksamhetsmekanismen medför. Vi släpper koderna och datauppsättningarna på https://github.
Till exempel Wang et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF-kombinerad kunskapsgraf (KG) med samarbetssignaler via ett diagramuppmärksamhetsnätverk, vilket förbättrar användar- och objektrepresentationer med enhetsinformation i KG.
KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}