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針對(duì)現(xiàn)有協(xié)同過(guò)濾推薦算法可解釋性不高和基于內(nèi)容推薦信息提取困難、推薦效率低等問(wèn)題，提岀一種融合知識(shí)圖譜和協(xié)同過(guò)濾的混合推薦模型，其由知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)結(jié)合模型RCKD和知識(shí)圖譜與協(xié)同過(guò)濾結(jié)合模型RCKC構(gòu)成。RCKD模型在獲取知識(shí)圖譜的推理路徑后，利用 Transe算法將路徑嵌入為向量，并使用LSTM和soft attention機(jī)制捕獲路徑推理的語(yǔ)義，通過(guò)池化操作區(qū)分不同路徑推理的重要性，經(jīng)全連接層和 sigmoid函數(shù)獲得預(yù)測(cè)評(píng)分。RCKC模型根據(jù)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)的語(yǔ)義相似性，利用協(xié)同過(guò)濾算法獲得預(yù)測(cè)評(píng)分。按預(yù)測(cè)評(píng)分的準(zhǔn)確度將兩個(gè)模型相互融合，最終獲得可解釋的混合推薦模型ξ在 Movielens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與RKGE、 Ripple模型和經(jīng)典協(xié)同過(guò)濾算法相比，該模型具有較好的雄薦可解釋性和較高的推薦準(zhǔn)確率。
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