Den senaste tidens framsteg i fråga om personliga rekommendationer har väckt stort intresse för utnyttjandet av rik strukturerad information som tillhandahålls av kunskapsdiagram. Till skillnad från de flesta befintliga metoder som bara fokuserar på att utnyttja kunskapsdiagram för mer exakta rekommendationer, utför vi explicit resonemang med kunskap för beslutsfattande så att rekommendationerna genereras och stöds av en tolkningsbar kausal inference förfarande. I detta syfte föreslår vi en metod som kallas Policy-Guided Path Resonanceing (PGPR), som par rekommendation och tolkningsbarhet genom att tillhandahålla faktiska vägar i ett kunskapsdiagram. Våra bidrag omfattar fyra aspekter. Vi lyfter först fram betydelsen av att införliva kunskapsdiagram i rekommendationen för att formellt definiera och tolka resonemangsprocessen. För det andra föreslår vi en strategi för att stärka lärandet (RL) med en innovativ mjuk belöningsstrategi, användarvillkorlig beskärning och en multi-hop scoring-funktion. För det tredje utformar vi en policystyrd grafsökalgoritm för att på ett effektivt och ändamålsenligt sätt ta fram resonemangsvägar för rekommendationer. Slutligen utvärderar vi utförligt vår metod på flera storskaliga real-world-riktmärke dataset, få gynnsamma resultat jämfört med state-of-the-art metoder.
Xian m.fl. REF använder KG-resonemang för rekommenderade system och utformar både en multi-hop poängfunktion och en användarkonditionerad åtgärd beskärningsstrategi för att förbättra effektiviteten i RL-baserade rekommendationer.
Reinforcement Knowledge Graph Reasoning for Explainable Recommendation
{'venue': "SIGIR'19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}