Att införliva kunskapsdiagram i rekommendationssystem har fått allt större uppmärksamhet under de senaste åren. Genom att utforska länkarna i ett kunskapsdiagram kan anslutning mellan användare och objekt upptäckas som sökvägar, som ger rik och kompletterande information till interaktion mellan användare och objekt. Sådan konnektivitet avslöjar inte bara semantiken hos enheter och relationer, utan bidrar också till att förstå en användares intressen. Befintliga insatser har dock inte till fullo utforskat denna konnektivitet för att dra slutsatser om användarnas preferenser, särskilt när det gäller att modellera de sekventiella beroendena inom och holistiska semantiken för en väg. I detta dokument bidrar vi med en ny modell som heter Knowledgeaware Path Recurrent Network (KPRN) för att utnyttja kunskapsdiagram för rekommendationer. KPRN kan generera väg representationer genom att komponera semantik av både enheter och relationer. Genom att utnyttja de sekventiella beroendena inom en väg, tillåter vi effektiva resonemang på vägar för att dra slutsatsen den underliggande logiken i en användar-punkt interaktion. Dessutom utformar vi en ny viktad pooling-operation för att diskriminera styrkor från olika vägar för att ansluta en användare med ett objekt, och utrustar vår modell med en viss grad av förklaringsförmåga. Vi utför omfattande experiment på två datauppsättningar om film och musik, som visar betydande förbättringar över toppmoderna lösningar Samarbetande kunskapsbas Inbäddning och Neural Factorization Machine.
Kunskapsmedvetna Path Recurrent Network (KPRN) REF genererar väg representationer genom att komponera semantiken för både enheter och relationer och möjliggör effektiva resonemang på vägar för att dra slutsatsen den underliggande logiken i en användar-punkt interaktion för rekommendation.
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}