KGCN基于知识图谱的推荐算法

最新推荐文章于 2025-11-12 09:49:57 发布
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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。

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

KGCN_基于知识图谱的推荐系统（KG+GCN）
Caster_X的博客
08-20 2万+
Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems Hongwei Wang, Miao Zhao, Xing Xie, Wenjie Li, Minyi Guo. In Proceedings of The 2019 Web Conference (WWW 2019)
（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
02-26 4282
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）
03-20
基于知识图谱的推荐系统项目完整代码 数据集在data文件夹下 数据集为txt模式，分为训练集、验证集以及测试集
【亲测免费】 推荐系统新星：KGCN——融合知识图谱的图卷积网络实践
最新发布
gitblog_00783的博客
11-12 1294
在当今信息爆炸的时代，如何精准地为用户提供个性化推荐成为了一大挑战。今天，我们带您深入探索一个开源项目——[KGCN](https://github.com/hwwang55/KGCN)，它将图卷积网络的魔力引入到推荐系统领域，开启了一个全新的推荐方式。 ## 项目介绍 KGCN（Knowledge Graph Convolutional Networks），正如其名，是专为推荐系统设计的知识
基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip
10-12
【资源说明】 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+项目说明+数据集.zip 运行环境 python == 3.7.0 torch == 1.12.0 pandas == 1.1.5 numpy == 1.21.6 sklearn == 0.0 数据集介绍 music-音乐 book-书籍 ml-电影 yelp-商户 文件介绍 ratings.txt：记录用户点击的项目，1代表点击了，0代表没有点击 kg.txt：知识图谱文件，第一列是头实体，第二列是尾实体，第三列是关系 user-list.txt：用户及其id文件，第一列是用户的id，第二列是用户 其余文件可忽略 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
基于 Python的知识图谱的推荐算法-KGCN实现
06-06
【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 ...
基于知识图谱的推荐算法-KGCN实现.zip
03-15
同时，知识图谱还能支撑高级的人工智能应用，比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤，涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术...
基于知识图谱的推荐算法-KGCN实现+高分项目+源码.zip
10-12
推荐算法不断演进，从最初的基于内容的推荐到协同过滤，再到复杂的机器学习方法，如今知识图谱（Knowledge Graph）与推荐系统的结合，即KGCN（Knowledge Graph Convolutional Networks），为推荐系统的发展带来了新...
基于知识图谱的推荐算法-KGCN实现python源码+运行说明.zip
05-03
基于知识图谱的推荐算法-KGCN实现 运行环境 python == 3.7.0 torch == 1.12.0 pandas == 1.1.5 numpy == 1.21.6 sklearn == 0.0 数据集介绍 music-音乐 book-书籍 ml-电影 yelp-商户 文件介绍 ratings.txt...
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法__.pdf
06-13
基于知识图谱表示学习的协同过滤算法
pyRecommender:基于知识图谱的推荐系统
03-11
pyRecommender 基于知识图谱的推荐系统 参考了，是该论文的PyTorch版实现，具体用法还请移步原作者的 去做 基于知识图谱的推荐功能 提取知识图谱特征 TransE 基于模糊数学的推荐系统 交替学习MKR 基于知识图谱的查询功能 pyDatalog 数据格式 数据用json形式组织。数据包括：用户信息，书籍信息，电影信息，音乐信息 用户信息 { "location": // 常驻地 "username": // 用户名 "join_time": // 加入时间 "book_do": [(book
KGCN-pytorch:KGCN pytorch模型实现
05-11
KGCN-火炬 这是 （ ）的Pytorch实现： 推荐系统的知识图卷积网络王宏伟，赵M，谢星，李文杰，郭敏仪。 在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中 数据集 电影 电影的原始分级文件太大，无法包含在此仓库中。 首先对评级数据进行分类 $ wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip $ unzip ml-20m.zip $ mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ 音乐 没事做 其他数据集 如果要使用自己的数据集，则需要准备2个数据。 评分数据 每行应包含（user-item-rating） 在此回购中，它是pandas数据框结构。 （看看data_loader.py ） 知识图 每个三元组（头-关系尾）由知识图组成 在此仓库中，它是字典类型。 （看看data_
KGCN：Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems
BLOG of iJX
03-10 1906
Introduction Advantages of KG-based RS 将KG整合进推荐系统具有以下3种优点： KG中的item之间具有丰富的语义关联性，可以帮助探索它们之间的潜在联系，并且提高预测结果的准确性。 KG中具有各种各样的关系，有助于合理地扩展 user的兴趣，并增加推荐item的多样性。 KG连接了user的历史喜欢、推荐item，从而为RS引入了可解释性。 Challenges of KG-based RS 但是，由于KG具有高维度、异质性，在RS中应用KG十分具有挑战性。 一种可
基于知识图谱的电影推荐系统（可提供源码）
欢迎光临
04-16 677
本系统是一个结合知识图谱存储、可视化展示与自然语言问答功能的综合平台，采用Python技术栈构建。系统通过结构化知识图谱（Neo4j）实现高效数据关联查询，利用自然语言处理（Ollama）解析用户问题，结合RESTful API（Flask）与前端可视化交互，提供直观的知识探索体验。
耗时一周时间，我构建了基于知识图谱的医生推荐系统（附完整版 Python 源码）
Python数据挖掘
12-25 6244
本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能并构建了医生服务指标评价体系。疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文本的疾病初诊，这个功能帮助患者初步了解自身的疾病情况并为下一步与医生的交流提供支持。第二个功能是医生推荐，本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史问诊信息，从而为患者推荐最适合的医生，最后我们使用Django框架进行项目发布。
探索推荐系统新境界：KGCN-pytorch项目解析与应用推荐
gitblog_00061的博客
06-18 458
探索推荐系统新境界：KGCN-pytorch项目解析与应用推荐 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今数据爆炸的时代，个性化推荐已成为连接用户与信息的桥梁。今天，我们将深入探索一个在推荐系统领域内引发变革的开源项目——KGCN-pytorch，这是基于Pytorch实现的知识图谱卷积网络（KGCN）在推荐系统的创新尝试。 项目介绍 KGCN-pytorch，源自于...
springboot基于知识图谱的短视频推荐系统设计与实现毕业设计源码231115
FYKJ_2010的博客
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基于知识图谱的职位推荐系统代码
weixin_35756637的博客
12-31 429
基于知识图谱的职位推荐系统通常包括以下步骤: 数据预处理: 对职位描述、用户简历等文本信息进行分词、词性标注、去停用词等预处理步骤。 知识图谱构建: 将职位描述、用户简历中的实体和关系抽取出来,并建立知识图谱。可以使用工具如 Stanford CoreNLP、Baidu NLP 和 OpenIE 等来帮助提取实体和关系。 知识图谱查询: 通过使用 SPARQL 或其他类似的语言,在知识图谱中...
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