基于知識圖譜的長短期序列推薦算法

摘要： 現有的部分序列推薦算法較少關注用戶短期興趣隨時間變化的問題，從而導致推薦的精度不夠理想，且在用戶興趣轉變的可解釋性上有待提高。據此，提出了一種基于知識圖譜的長短期序列推薦算法(KGLSR)。將交互歷史劃分為長期和短期行為序列后，結合卷積神經網絡與注意力機制進行長期興趣的特征重構，并引入知識圖譜與圖注意力更新用戶的短期偏好，最后實現自適應聚合。經驗證，該模型在3類真實場景下的數據...