Samverkansfiltrering lider ofta av gleshet och problem med kallstart i verkliga rekommendationsscenarier, därför brukar forskare och ingenjörer använda sidoinformation för att ta itu med problemen och förbättra prestandan hos rekommendationssystem. I det här dokumentet betraktar vi kunskapsgrafer som källan till sidoinformation. Vi föreslår MKR, en multi-task funktion lärande strategi för kunskapsdiagram förstärkt rekommendation. MKR är en djup end-to-end ram som använder kunskapsgraf inbäddning uppgift för att hjälpa rekommendation uppgift. De två uppgifterna är kopplade till cross&compress-enheter, som automatiskt delar latenta funktioner och lär sig högorderinteraktioner mellan objekt i rekommendationssystem och enheter i kunskapsgrafen. Vi bevisar att cross&compress enheter har tillräcklig kapacitet för polynom approximation, och visar att MKR är en generaliserad ram över flera representativa metoder för att rekommendera system och multi-task lärande. Genom omfattande experiment på verkliga dataset, visar vi att MKR uppnår betydande vinster i film, bok, musik och nyhetsrekommendationer, över state-of-theart basics. MKR har också visat sig kunna upprätthålla tillfredsställande prestanda även om interaktionen mellan objekten är sparsam.
Wang m.fl. REF introducerar en multi-task funktion inlärningsalgoritm för kunskapsgraf förstärkt rekommendation, införa en djup end-to-end ram som använder en kunskapsgraf inbäddande uppgift för rekommendation uppgiften.
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}