10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.06.010
基于KGCN与RippleNet的推荐系统核心特征提取研究
文章提出了一种将KGCN和RippleNet相结合的方法,其利用KGCN提取知识图谱中的实体和关系信息[1],利用RippleNet对用户和商品进行表示,从而提高推荐效果.实验结果表明,该方法可以显著提高推荐效果,并提取出一些核心特征.
推荐系统、知识图谱、图卷积网络、KGCN、RippleNet
TP183;TP391.1(自动化基础理论)
2023-07-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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