融合双重语义相似度的混合协同过滤推荐算法

摘要：

为缓解协同过滤推荐算法面对评分数据稀疏的问题,提出一种融合双重语义相似度的混合协同过滤算法.利用用户语义信息构建用户知识图谱,并用TransE算法进行知识表示.计算用户语义相似度,并与基于用户的协同过滤进行融合推荐.使用TransH算法对物品知识图谱进行知识表示.将物品语义相似度融入到基于物品的协同过滤中进行推荐.基于两种推荐结果进行混合推荐.实验结果表明,该算法有效缓解了协同过滤推荐算法面对数据稀疏的问题.

关键词：语义信息、用户知识图谱、物品知识图谱、知识表示、语义相似度、协同过滤、混合推荐

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海自然科学基金面上基金项目;浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放式基金

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2671-2678