知識圖譜被廣泛用于提高推薦準確度。知識圖譜上的多跳用戶-物品連接還提供了關于為什么推薦某個項的推理。然而，路徑推理是一個復雜的組合優化問題。傳統的推薦方法通常采用蠻力方法來尋找可行路徑，這導致了與可解釋性和收斂性相關的問題。在本文中，我們通過更好地監督尋路過程來解決這些問題。關鍵思想是用最小的標記努力提取不完美的路徑演示，并有效地利用這些演示來指導尋路。特別地，我們設計了一個基于演示的知識圖推理框架用于可解釋推薦。我們還提出了一個反面的actor批評家(ADAC)模型用于演示導向的尋路。在三個真實基準上的實驗表明，我們的方法比最先進的基準更快地收斂，并且具有更好的推薦精度和可解釋性。
付費5元查看完整內容
相關內容
知識圖譜（Knowledge Graph），在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。
知識圖譜是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。它能為學科研究提供切實的、有價值的參考。
題目： Disentangled Graph Collaborative Filtering
簡介： 從交互數據中學習用戶和項目的信息表示對于協同過濾（CF）至關重要。當前的嵌入功能利用用戶-項目關系來豐富表示，從單個用戶-項目實例演變為整體交互圖。然而，他們在很大程度上以統一的方式對關系進行建模，而忽略了用戶采用這些項目的意圖的多樣性，這可能是為了消磨時間，出于興趣或為家庭等其他人購物。這種對用戶興趣進行建模的統一方法很容易導致次優的表示形式，無法對各種關系進行建模，也無法使用戶的意圖分解開來。
在這項工作中，我們會以用戶意圖的更細粒度特別注意用戶與項目之間的關系。因此，我們設計了一個新模型，即解纏圖協同過濾（DGCF），以解開這些因素并產生解開的表示。具體來說，通過對每個用戶項目交互的意圖分布進行建模，我們可以迭代地細化意圖感知交互圖和表示形式。同時，我們鼓勵不同意圖的獨立性。這導致了糾纏的表示，有效地提取了與每個意圖有關的信息。我們在三個基準數據集上進行了廣泛的實驗，并且DGCF在一些最新模型（如NGCF [40]，DisenGCN [25]和MacridVAE [26]）上取得了顯著改進。進一步的分析可以深入了解DGCF在消除用戶意圖和表示可解釋性方面的優勢。
付費5元查看完整內容
圖卷積網絡(GCN)已經成為協同過濾的最新技術。然而，其推薦的有效性的原因還沒有很好地理解。現有的將GCN用于推薦的工作缺乏對GCN的深入消融分析，GCN最初是為圖分類任務而設計的，并配備了許多神經網絡操作。然而，我們實證發現，兩種最常見的設計-特征轉換和非線性激活-對協同過濾的性能貢獻很小。更糟糕的是，包括他們增加了訓練的難度，降低了推薦的效果。在這項工作中，我們的目標是簡化GCN的設計，使其更簡潔，更適合推薦。我們提出了一個新的模型LightGCN，它只包含GCN中最重要的組件——鄰域聚合——用于協同過濾。具體來說，LightGCN通過在用戶-項目交互圖上線性傳播用戶和項目嵌入來學習它們，并使用在所有層上學習到的嵌入的加權和作為最終的嵌入。這種簡單、線性、簡潔的模型更容易實現和訓練，在完全相同的實驗設置下，比神經圖協同過濾(NGCF)——一種最先進的基于GCN的推薦模型——有了顯著的改進(平均大約16.0%的相對改進)。從分析和實證兩方面進一步分析了簡單LightGCN的合理性。我們的實現在TensorFlow和PyTorch中都可用。
付費5元查看完整內容
知識圖譜補全(KGC)任務的目的是自動推斷知識圖譜(KG)中缺失的事實信息。在本文中，我們采用了一個新的視角，旨在利用豐富的用戶-項目交互數據(簡稱用戶交互數據)來改進KGC任務。我們的工作靈感來自于許多KG實體對應于應用程序系統中的在線項目的觀察。然而，這兩種數據源具有非常不同的內在特性，使用簡單的融合策略可能會影響原始的性能。
為了解決這一挑戰，我們提出了一種利用KGC任務的用戶交互數據的新穎的對抗性學習方法。我們的生成器是與用戶交互數據隔離的，用于提高鑒別器的性能。鑒別器將從用戶交互數據中學習到的有用信息作為輸入，逐步增強評價能力，以識別生成器生成的虛假樣本。為了發現用戶的隱式實體偏好，我們設計了一種基于圖神經網絡的協同學習算法，該算法將與鑒別器共同優化。這種方法可以有效地緩解KGC任務的數據異構性和語義復雜性問題。在三個真實數據集上的大量實驗證明了我們的方法在KGC任務上的有效性。
付費5元查看完整內容
注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191