KGCN基于知识图谱的推荐算法

最新推荐文章于 2025-06-09 10:42:36 发布
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分类专栏： 推荐算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SSSxCCC/article/details/103767132
本文探讨了KGCN模型如何通过在知识图谱上进行物品特征的传播与抽取，利用注意力机制实现个性化推荐。该模型以物品为中心，通过两次传播抽取特征，并结合用户与关系特征确定注意力权重。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RippleNet将用户的兴趣在知识图谱上传播来抽取用户特征。那么我们是否可以将物品的特征在知识图谱上传播来抽取物品特征呢？KGCN模型随之产生。KGCN模型如下如所示。以一个物品为起点传播两次的情况如图a所示。每一个物品的特征矢量为与该物品直接相连的外层物品特征矢量的和，如图b所示。并且重点是在相加之前使用了注意力机制，决定注意力权重的因素有用户特征和关系特征，这样让推荐的结果具有个性化。

tensorflow2代码实现：https://github.com/SSSxCCC/Recommender-System

（6-3）基于知识图谱的推荐：知识图谱中的推荐算法
码农三叔
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在推荐系统中，知识图谱是一种有用的资源，可以帮助我们建立商品之间的关联关系，进而进行推荐。知识图谱是一个结构化的图形数据库，描述了实体之间的关系和属性。在知识图谱中，实体表示为节点，关系表示为边。
基于知识图谱的推荐系统项目完整代码（附带数据集）
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【作品名称】：基于 Python的知识图谱的推荐算法-KGCN实现 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：运行环境 ...
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