基于用户中心子图网络的知识增强推荐
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于知识图谱和图神经网络的用户中心子图网络方法 (KUCNet) 构建了用户 - 物品子图以捕捉用户物品历史交互和知识图谱提供的辅助信息，并使用基于注意力机制的图神经网络对子图进行编码，提供了准确、高效、可解释的推荐特别是针对新物品的方法。实验结果表明 KUCNet 在基于知识图谱和协同过滤的方法上具有优势。
基于知识图谱和图神经网络的KUCNet方法构建了用户-物品子图，捕捉用户物品历史交互和知识图谱提供的辅助信息。使用基于注意力机制的图神经网络对子图进行编码，提供了准确、高效、可解释的推荐方法。实验结果显示KUCNet在知识图谱和协同过滤方法上具有优势。
