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JournalofComputerApplicationsISSN1001⁃90812024⁃10⁃10
计算机应用,2024,44(10):3252-3259CODENJYIIDUhttp：//www.joca.cn
文章编号：1001-9081（2024）10-3252-08DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2023101508
图谱嵌入传播的推荐方法
11，2*111
周北京，王海荣，王怡梦，张丽丝，马赫
（1.北方民族大学计算科学与工程学院，银川750021；
2.图像图形智能处理国家民委重点实验室（北方民族大学），银川750021）
（∗通信作者电子邮箱bmdwhr163.com）
摘要：根据知识图谱（KG）丰富用户和项目信息的侧重不同，现有的图谱嵌入传播的推荐方法可归纳为用户嵌
入传播、项目嵌入传播和混合嵌入传播这3类。用户嵌入传播方法侧重使用用户交互的项目和KG学习用户表示；项
目嵌入传播方法使用KG中的实体表征项目；而混合嵌入传播方法融合了用户-项目交互信息和KG，以弥补前两类方
法存在的信息利用不充分的不足。为深入对比3类方法的技术特点，重点剖析图谱嵌入传播的推荐方法中的图谱构
建、嵌入传播和预测这3个核心任务的关键技术；同时，在MovieLens、Booking-Crossing和Last.FM通用数据集上复现
每类方法中的主流模型，通过使用点击率（CTR）指标对比分析上述方法的效果。分析实验结果可知，混合嵌入传播
方法的推荐性能最优，它综合了用户和项目嵌入传播方法的优势，利用交互信息和KG增强用户和项目表示；此外，对
比分析每类方法，阐述各自的优缺点并展望未来的研究工作。
关键词：推荐系统；知识图谱；协同过滤；嵌入传播；图神经网络
中图分类号：TP182文献标志码：A
Recommendationmethodusingknowledgegraphembeddingpropagation
11，2*111
ZHOUBeijing，WANGHairong，WANGYimeng，ZHANGLisi，MAHe
（1.SchoolofComputerScienceandEngineering，NorthMinzuUniversity，YinchuanNingxia750021，China；
2.TheKeyLaboratoryofImagesGraphicsIntelligentProcessingofStateEthnicAffairsCommission（NorthMinzuUniversity），
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