%0 Journal Article
%T 一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法
%A 伍昱燊
%A 杨晋吉
%A 王欣明
%A 胡波
%A 赵淦森
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2018
%X 摘要 推荐系统是解决“信息过载”的有效方法,提出一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法.本文算法首先构建融合上下文信息的知识图谱,使用基于深度学习的网络表示方法Node2Vec抽取知识图谱特征,通过将排序学习模型产生的反馈模型与用户兴趣迁移模型结合,构建混合推荐模型,最终通过排序学习进行Top-N推荐.该算法能够将各种不同性质的上下文特征结合在一起,并通过排序学习衡量这些多维特征的权重比例,解决了不同特征的融合问题,并且能够考虑到用户兴趣迁移和长短期偏好.在Movielens 1M数据集上的对比实验验证文中算法的有效性,实验表明,该算法能够有效提高推荐的P@N和MAP值
%K 知识图谱
%K 排序学习
%K 兴趣迁移
%K Node2Vec
%K 上下文信息
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4719.shtml