使用MKR模型结合知识图谱构建电影推荐系统

"该资源是一份关于使用Delphi XE8开发iOS和Android移动应用的教程，特别关注如何搭建MKR（Multi-task Knowledge-aware Recommendation）模型。MKR模型由推荐算法模型、交叉压缩单元模型和知识图谱词嵌入模型三个子模型构成，用于结合知识图谱实现更精准的推荐系统。教程中详细介绍了每个子模型的功能和实现方法，特别是交叉压缩单元模型在连接用户评论电影数据集与知识图谱电影向量中的作用。同时，提供了电影评分数据集和知识图谱数据集的预处理方法，以及如何利用这些数据构建基于电影的推荐系统。" 本文将深入探讨MKR模型的构建和应用，首先，推荐算法模型是基础，它输入用户和电影信息，输出用户对电影的喜好程度，以0到1的分数表示。接着，交叉压缩单元模型起着桥梁作用，它融合电影评分数据集与知识图谱中的电影向量特征，使两个模型能够协同训练。最后，知识图谱词嵌入模型接收三元组的前两个元素，预测第三个元素，增强模型对知识图谱信息的理解。 在实际操作中，交叉压缩单元模型作为一个可复用的网络层，用于不同层次之间的信息传递。其结构允许电影向量在两个数据集间交互，提高模型的预测能力。知识图谱，作为存储实体及其关系的数据库，为推荐系统注入额外的信息，尤其是在处理新电影推荐时，能够弥补传统算法缺乏历史数据的问题。 在数据准备阶段，教程提供了电影数据集的获取链接，包括电影ID与序号的映射、电影知识图谱的SPO三元组和用户评分数据。预处理数据是为了方便模型的训练，这包括将知识图谱和评分数据转化为模型可接受的格式。例如，知识图谱的字符串数据转化为序列索引，评分数据则根据阈值进行转化，以二进制方式表示用户喜好。 通过这个教程，开发者可以学习如何在Delphi XE8环境下，利用MKR模型结合知识图谱建立推荐系统，提升移动应用的用户体验，尤其是对于那些希望通过个性化推荐吸引和保留用户的开发者来说，这是一个极具价值的学习资源。