基于偏差的图注意力神经网络推荐算法

摘要：

在推荐系统中,基于知识图谱的神经网络与传统神经网络相比,以图形作为输入,可以很好地将节点信息和拓扑结构相结合进行推理和推荐.然而,现有基于图神经网络的推荐算法,面临着知识表示不准确以及信息融合单一的问题.对此,将图神经网络与注意力机制相结合,提出一种基于偏差的图注意力神经网络推荐算法.该方法采用翻译模型对知识图谱信息进行特征表示的嵌入,获取节点在同一投影空间下的三元组信息,考虑到在三元组中预测值与真实值之间存在误差,以及邻居节点在信息传播时权重的差异,采用基于偏差的注意力计算机制以便更好地捕获节点间高阶连通性.其次,在神经网络的传播训练过程中,通过多通道融合机制对节点和邻居信息进行聚合以提高模型的健壮性.最后,在3个真实数据集上与经典算法进行对比,验证所提出算法的有效性.

关键词：知识图谱、注意力机制、神经网络、推荐、偏差

所属期刊栏目：37

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-06-15（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：1705-1712