知识图谱表示学习增强的协同过滤推荐算法

“基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法”这篇文章探讨了如何利用知识图谱的语义信息来增强协同过滤推荐系统的性能。它指出传统的协同过滤算法只考虑用户对物品的评分，忽略了物品的语义特性。 在协同过滤推荐过程中，通常假设两个物品如果被相似的用户评分，那么它们就可能是相似的。然而，这种方法没有充分利用物品的内在属性和语义关系。文章提出了一种新的方法，该方法结合了知识图谱的表示学习，将实体（如电影）和它们的关系（如演员与电影的关联）嵌入到低维度的语义空间中，以便计算物品之间的语义相似性。 知识图谱是一种结构化的知识表示形式，由实体（如电影、演员）、关系（如starring，即主演）和三元组组成。例如，在电影领域，电影、演员、类型和导演等构成了电影知识图谱。通过图谱中的链接，可以发现相似的实体在语义上也是相关的。例如，电影实体和演员实体通过“starring”关系连接，形成三元组，如(Movie, starring-actor, Actor)。 表示学习在知识图谱中扮演了关键角色，TransE算法是其中一种常用的方法。它试图将每个实体和关系映射到一个向量空间，使得满足特定关系的三元组在空间中保持几何结构。例如，如果电影M和演员A之间存在“starring”关系，那么在向量空间中，电影M的向量加上“starring”关系的向量应该接近演员A的向量。 文章提出的算法利用这种语义相似性来丰富协同过滤。通过计算物品在知识图谱中的语义距离，可以找到与目标物品语义上接近的其他物品，从而在推荐时考虑更多的语义信息。这有助于提高推荐的准确性和相关性，因为相似的物品不仅因为用户评分相似，还因为它们在知识图谱中的语义位置相近。 实验结果显示，这种方法确实能提升推荐系统的准确率、召回率和F值，验证了将知识图谱的语义信息纳入协同过滤的有效性。因此，这种方法为推荐系统提供了一种新的视角，即利用物品的语义特性来改善用户体验和推荐质量。