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知识图谱与图片特征融合提升推荐系统性能
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更新于2024-06-27
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在现代推荐系统中,传统的推荐算法如基于内容的推荐、协同过滤、关联规则和混合推荐已不能完全满足复杂的需求。协同过滤依赖用户历史行为,但在数据稀疏时推荐效果受限,并面临新用户和新商品的冷启动问题。为提升推荐精度和处理这些问题,研究者们开始探索将多源信息整合进推荐系统,如社交网络、用户属性和图片特征。 深度学习的引入极大地推动了这一进程,如深度兴趣网络和改进递归神经网络的结合,有助于发掘用户隐藏的兴趣。其中,知识图谱作为一种新兴的辅助信息,以其深层次的交互联系和可解释性,为推荐系统带来了新的视角。知识图谱推荐可分为两派:一是基于知识图谱特征学习的方法,如MixHop通过多距离特征学习来捕捉关系;DKN则通过文本和实体融合挖掘知识图谱的语义信息。然而,这些模型往往忽视了知识图谱的空间结构。 另一种方法是基于固定路径数据的模型,如FMG和基于元图注意力机制的网络,它们通过设定特定路径挖掘实体间的潜在联系,但路径选择通常是人为设定的,可能会限制模型的灵活性并牺牲部分语义信息。 随着多模态知识图谱的发展,图片和文本等多元信息被纳入,以调整和扩展传统知识图谱的语义关系。比如,维基数据和IMGpedia等多模态数据库虽然提供了丰富的信息,但仍需解决实际应用场景中的适用性和局限性。多模态知识图谱的优势在于它可以弥补单一知识图谱在用户偏好的挖掘上的不足,同时提供更全面的用户画像,从而实现更精准和个性化的推荐。未来的研究可能着重于如何更高效地融合多模态信息,以及如何设计智能的路径选择策略,以兼顾语义和结构,进一步提升推荐系统的性能和用户体验。
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多模态知识图谱与传统的知识图谱最主要的区别主要体现在图谱中的实体通过不同模
态进行刻画,形成一种多模态的语义关联,因此需要注意不同模态下的数据对应关系。多
模态知识图谱运用于推荐系统主要侧重于特征和实体的两种方式:基于特征的方式是将不
同模态信息直接视为实体的辅助信息,如文献[20]提出的基于多模式翻译模型,该模型在
知识图谱的 3 元组数据上加入视觉和语言信息,设计融合函数使用特征;基于实体的方式
是将不同类别的信息视作结构化的知识关系 3 元组,如多模态知识图谱嵌入(Multimodal
Knowledge Base Embeddings, MKBE)
[21]
将不同数据与关系模型结合去学习实体的关系的嵌
入,提出新型多模填补模型生成缺失的多模数据。
3. 融合知识图谱与图片特征的推荐模型
本文通过深度游走
[15]
算法和 RippleNet
[9]
模型的思想,可以自主挖掘知识图谱的知识信
息和结构信息,不需要手动设置路径,并在此基础上引入图片特征来提升推荐系统的性
能。利用知识图谱 G 与用户评分列表 L 作为模型输入,结合项目的图片特征,从而输出用
户点击项目的预测概率。
融合知识图谱与图片信息的推荐模型(integrating Knowledge Graph and Image features,
KG-I)结构如图 1 所示,其中上半部分包含知识图谱 G 与图片构成的多模态知识图谱和视
觉嵌入方法,下半部分包含多模态知识图谱的结构嵌入和知识嵌入方法。如图 1 结构模块
所示,结构嵌入中利用深度游走思想获取知识图谱的空间结构特征表示;如图 1 语义模块
所示,知识嵌入中将头尾节点与关系组建 3 元组表示知识图谱的语义关系,获取用户的扩
散偏好集合,对知识图谱的语义特征表示;如图 1 图片模块所示,视觉嵌入挖掘知识图谱
实体的图片特征。最终对 3 种不同的嵌入表示进行融合,输出用户点击项目的预测概率。
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