知识图谱增强的协同过滤推荐算法研究

"该资源是一篇关于使用PyTorch实现CNN解决Kaggle猫狗分类竞赛的实验分析文章，结合了TransE-CF算法，利用知识图谱增强协同过滤推荐。" 文章详细介绍了TransE-CF算法的实现过程，这是一种将知识图谱表示学习应用于协同过滤推荐的方法。算法的主要步骤如下： 1. 输入物品-用户评分矩阵和知识图谱KG，首先根据评分矩阵计算物品之间的相似性，生成物品-物品相似性矩阵，并过滤掉非潜在的推荐物品。 2. 然后，将物品与知识图谱中的实体建立一对一的对应关系，形成实体对应表。 3. 使用知识图谱中的实体和关系转化为向量，计算物品间的语义相似性，生成语义相似性矩阵，并进行过滤得到语义近邻集合。 4. 结合物品-物品的相似性和语义近邻集合，通过设定的融合比例，应用融合替换策略生成最终推荐物品集合。 实验部分使用了Amazon的电影评分数据集，其中包含了电影评分、元数据以及与Freebase电影本体的对应关系。在数据预处理阶段，对电影名称进行了版本号删除等操作，以提高匹配度。实验使用了编辑距离算法来纠正和匹配电影名称，最终得到672910项用户数据、41255部电影数据和20个语义关系的数据集。 评估推荐系统性能时，采用了准确率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-measure)这三个指标。召回率反映了推荐物品中用户真正喜欢的比例，准确率衡量推荐的精确性，而F值综合考虑了两者，提供了均衡的性能评估。 实验结果分析显示，TransE-CF算法在提高推荐系统的准确率、召回率和F值方面表现优秀，证明了该算法在协同过滤推荐中的有效性，特别是在考虑了物品的语义信息后，推荐效果得到了显著提升。实验在Intel i7-6700处理器和Python 3.5环境下进行。 该文提出了一种结合知识图谱的协同过滤推荐算法，通过引入语义信息，增强了推荐的准确性和相关性，为推荐系统的设计提供了新的思路。