一种融合知识图注意神经网络的推荐算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第3期北京时间：
作者：李瑞征, 赵加坤
摘要：为了提高推荐算法的准确性和可解释性，通常会在推荐算法中添加并利用用户和项目的一些辅助信息。大量实验表明，在推荐算法中添加知识图谱作为辅助信息，通过挖掘实体之间的相关属性可以有效地获取项目之间的相关性，从而较大地提高推荐的性能。受到图注意神经网络和KGCN的启发，设计一个注意嵌入传播层来计算知识图谱中实体的邻居信息，以丰富项目表示。在三个真实的数据集上进行实验，结果分析表明，在电影和书籍推荐中该算法推荐性能最佳，在音乐推荐中也取得了较好的推荐效果。
关键词：推荐系统, 知识图谱, 图注意神经网络, CTR
