一种基于知识图谱共享信息的推荐模型
来源：计算机应用与软件杂志2024年第3期北京时间：
作者：田鹏, 朱瑞, 张健, 王坤, 张俊三
摘要：在结合知识图谱的推荐模型中，依赖用户历史行为和知识图谱嵌入得到的向量会丢失部分信息，使向量化表示不准确，且多数模型无法充分建模用户和物品的特征交互。针对上述问题，提出一种基于知识图谱共享信息的推荐模型ISRS。在知识图谱模块中，实体向量的训练需考虑当前三元组(head，relation，tail)，即先建模head和relation的关系，再与物品共享信息；通过DeepFM建模用户和物品间的低阶、高阶特征交互。实验表明：该模型与主流推荐模型相比，在CTR预测和Top-K推荐场景下都有更优的表现。
关键词：深度学习, 推荐系统, 知识图谱, 信息共享
