| 基于知識圖譜和協(xié)同過濾算法的多頭注意力網(wǎng)絡(luò) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1858 K | |
| 標簽： 推薦系統(tǒng) 知識圖譜 協(xié)同過濾 | |
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| 文檔介紹：當前基于知識圖譜的推薦方法大多聚焦于知識關(guān)聯(lián)的編碼機制，往往忽視了用戶-物品交互中潛在的關(guān)鍵協(xié)同信號，導致現(xiàn)有模型學習到的嵌入向量無法有效地表達用戶和物品在向量空間中的潛在語義。為解決這一問題，提出一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)——協(xié)同知識感知多頭注意力網(wǎng)絡(luò)（CKAN-MH）。該網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的CKAN模型的基礎(chǔ)上引入多頭注意力機制，以自適應(yīng)地關(guān)注不同特征的子集，通過動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，對尾實體進行差異化加權(quán)處理。引入多頭注意力機制后，模型能夠更全面地捕捉數(shù)據(jù)中隱含的復(fù)雜關(guān)系與模式，進而顯著提升推薦系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。此外，還在三個真實數(shù)據(jù)集上應(yīng)用CKAN-MH模型進行實驗評估。實驗結(jié)果表明，CKAN-MH模型在性能上優(yōu)于當前多個主流先進基線模型，驗證了該模型的有效性和優(yōu)越性。 | |
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