基于知识图谱和协同过滤算法的多头注意力网络
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：4381 K
標簽： 推荐系统 知识图谱 协同过滤
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文檔介紹：当前基于知识图谱的推荐方法大多聚焦于知识关联的编码机制，往往忽视了用户-物品交互中潜在的关键协同信号，导致现有模型学习到的嵌入向量无法有效地表达用户和物品在向量空间中的潜在语义。为解决这一问题，提出一种融合知识图谱和协同过滤的多头注意力网络——协同知识感知多头注意力网络（CKAN-MH）。该网络在传统的CKAN模型的基础上引入多头注意力机制，以自适应地关注不同特征的子集，通过动态调整注意力权重，对尾实体进行差异化加权处理。引入多头注意力机制后，模型能够更全面地捕捉数据中隐含的复杂关系与模式，进而显著提升推荐系统的性能表现。此外，还在三个真实数据集上应用CKAN-MH模型进行实验评估。实验结果表明，CKAN-MH模型在性能上优于当前多个主流先进基线模型，验证了该模型的有效性和优越性。
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