基于知识图谱的推荐算法研究及应用
这是一篇关于推荐系统,知识图谱,图神经网络,注意力机制,信息过滤的论文, 主要内容为互联网数据资源数量的急剧膨胀导致信息过载问题日益突出,推荐系统通过预测用户偏好,精准地向用户推荐其感兴趣的内容,能够帮助用户在海量数据中快速筛选出有效信息,因此被广泛应用于电影、音乐和短视频等领域中。传统的推荐算法中普遍存在的数据稀疏以及冷启动问题导致系统在做出合理推荐方面还有待进一步提高。知识图谱中包含的丰富的实体以及关系信息能够有效提升推荐系统的性能,将知识图谱引入推荐系统用于解决传统推荐问题逐渐引起推荐领域研究者们的广泛关注。其中,知识图注意力网络推荐算法(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)将用户交互历史和知识图谱相结合,能够以端到端的方式直接建模图中的高阶关系,同时利用注意力机制区分邻居节点的重要性以优化节点之间的传播嵌入,最终通过聚合用户以及物品的嵌入表示实现有效推荐。由于该模型在整个知识图谱上传播信息,容易引入不相关的实体,导致最终的用户和物品表示易受噪声的影响。针对这一问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对KGAT推荐模型存在的问题,通过改进注意力得分策略和增加信息过滤层,本文提出了一种信息过滤的KGAT推荐算法(Knowledge Graph Attention Network with Information Filtering,KGAT-IF)。针对注意力得分策略的改进,旨在同时考虑到节点之间的差异和向量的偏移,更加准确地反映节点之间的距离和关系,使相似实体之间能够传递更多的有用信息;针对噪声影响的研究,旨在通过增加信息过滤层过滤相似度低的节点,以降低信息传播过程中的噪声影响,优化节点嵌入。在Amazon-Book和Last-FM两个公开数据集上分别进行实验,实验结果表明,改进模型在recall和NDCG两项评价指标上都有提升,其中在Amazon-Book上分别提升了1.54%和1.68%,在Last-FM上分别提升了1.03%和1.96%,有效地改善了推荐效果。(2)通过对个性化电影推荐系统的需求分析和系统设计,基于阈值为0.4的信息过滤的知识图注意力网络推荐模型,实现了电影推荐、电影详情、电影收藏等功能,并完成了系统各部分功能的测试。
基于知识图谱的推荐算法研究及应用
这是一篇关于推荐系统,知识图谱,图神经网络,注意力机制,信息过滤的论文, 主要内容为互联网数据资源数量的急剧膨胀导致信息过载问题日益突出,推荐系统通过预测用户偏好,精准地向用户推荐其感兴趣的内容,能够帮助用户在海量数据中快速筛选出有效信息,因此被广泛应用于电影、音乐和短视频等领域中。传统的推荐算法中普遍存在的数据稀疏以及冷启动问题导致系统在做出合理推荐方面还有待进一步提高。知识图谱中包含的丰富的实体以及关系信息能够有效提升推荐系统的性能,将知识图谱引入推荐系统用于解决传统推荐问题逐渐引起推荐领域研究者们的广泛关注。其中,知识图注意力网络推荐算法(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)将用户交互历史和知识图谱相结合,能够以端到端的方式直接建模图中的高阶关系,同时利用注意力机制区分邻居节点的重要性以优化节点之间的传播嵌入,最终通过聚合用户以及物品的嵌入表示实现有效推荐。由于该模型在整个知识图谱上传播信息,容易引入不相关的实体,导致最终的用户和物品表示易受噪声的影响。针对这一问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对KGAT推荐模型存在的问题,通过改进注意力得分策略和增加信息过滤层,本文提出了一种信息过滤的KGAT推荐算法(Knowledge Graph Attention Network with Information Filtering,KGAT-IF)。针对注意力得分策略的改进,旨在同时考虑到节点之间的差异和向量的偏移,更加准确地反映节点之间的距离和关系,使相似实体之间能够传递更多的有用信息;针对噪声影响的研究,旨在通过增加信息过滤层过滤相似度低的节点,以降低信息传播过程中的噪声影响,优化节点嵌入。在Amazon-Book和Last-FM两个公开数据集上分别进行实验,实验结果表明,改进模型在recall和NDCG两项评价指标上都有提升,其中在Amazon-Book上分别提升了1.54%和1.68%,在Last-FM上分别提升了1.03%和1.96%,有效地改善了推荐效果。(2)通过对个性化电影推荐系统的需求分析和系统设计,基于阈值为0.4的信息过滤的知识图注意力网络推荐模型,实现了电影推荐、电影详情、电影收藏等功能,并完成了系统各部分功能的测试。
基于知识图谱的推荐算法研究及应用
这是一篇关于推荐系统,知识图谱,图神经网络,注意力机制,信息过滤的论文, 主要内容为互联网数据资源数量的急剧膨胀导致信息过载问题日益突出,推荐系统通过预测用户偏好,精准地向用户推荐其感兴趣的内容,能够帮助用户在海量数据中快速筛选出有效信息,因此被广泛应用于电影、音乐和短视频等领域中。传统的推荐算法中普遍存在的数据稀疏以及冷启动问题导致系统在做出合理推荐方面还有待进一步提高。知识图谱中包含的丰富的实体以及关系信息能够有效提升推荐系统的性能,将知识图谱引入推荐系统用于解决传统推荐问题逐渐引起推荐领域研究者们的广泛关注。其中,知识图注意力网络推荐算法(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)将用户交互历史和知识图谱相结合,能够以端到端的方式直接建模图中的高阶关系,同时利用注意力机制区分邻居节点的重要性以优化节点之间的传播嵌入,最终通过聚合用户以及物品的嵌入表示实现有效推荐。由于该模型在整个知识图谱上传播信息,容易引入不相关的实体,导致最终的用户和物品表示易受噪声的影响。针对这一问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对KGAT推荐模型存在的问题,通过改进注意力得分策略和增加信息过滤层,本文提出了一种信息过滤的KGAT推荐算法(Knowledge Graph Attention Network with Information Filtering,KGAT-IF)。针对注意力得分策略的改进,旨在同时考虑到节点之间的差异和向量的偏移,更加准确地反映节点之间的距离和关系,使相似实体之间能够传递更多的有用信息;针对噪声影响的研究,旨在通过增加信息过滤层过滤相似度低的节点,以降低信息传播过程中的噪声影响,优化节点嵌入。在Amazon-Book和Last-FM两个公开数据集上分别进行实验,实验结果表明,改进模型在recall和NDCG两项评价指标上都有提升,其中在Amazon-Book上分别提升了1.54%和1.68%,在Last-FM上分别提升了1.03%和1.96%,有效地改善了推荐效果。(2)通过对个性化电影推荐系统的需求分析和系统设计,基于阈值为0.4的信息过滤的知识图注意力网络推荐模型,实现了电影推荐、电影详情、电影收藏等功能,并完成了系统各部分功能的测试。
基于.NET的气象主题搜索引擎系统的研究与实现
这是一篇关于气象,主题搜索,元搜索,结果融合,信息过滤的论文, 主要内容为随着网络信息资源的集聚增长，搜索引擎成为人们获取海量网络信息的首要工具，是网络研究和应用的关键内容。目前Internet信息的多元化的发展，主题搜索引擎正处于十分活跃的阶段。本文就中文web主题信息获取与检索技术进行了一些研究，设计和实现了一个基于元搜索引擎的主题信息采集为核心的气象主题搜索引擎系统。 本文首先介绍了目前通用搜索引擎的发展、现状、分类、工作原理，对主题搜索引擎产生的背景并对工作方式作了概述，引出了本系统的设计方案，本课题为在气象学专业背景下，使用．NET以及SQL Server 2000数据库技术，在基于元搜索引擎的主题式智能信息检索系统的研究的同时，给出了其框架的具体实现，构建了一个气象主题搜索引擎系统。重点探讨了系统功能模块及其实现中的关键技术如元搜索引擎接口技术、结果融合、过滤、排序技术等。 该系统面向气象领域，保证了对气象信息知识的完全收录与及时更新，避免了强大的搜索噪音，提高了检索效率及精度，能快、全、准地提供气象专题信息查询。为气象专业下的用户在web网络中检索所需的有效信息提供了较好的方案。 目前，该系统已经能够实验性运行且效果良好，达到了预期学习和实践的目的，为进一步研究主题搜索引擎技术并开发主题搜索引擎系统奠定了基础。
网络学习的个性化信息过滤系统研究
这是一篇关于网络学习,个性化,信息过滤,学习对象元数据,XML的论文, 主要内容为网络教育随着信息技术的发展。已经逐渐发展成为一种新的学习方式。网络学习打破空间、时间的限制，为需要学习的用户提供了一种获得知识、接收教育的新途径。网络教学为传统教学模式的改革带来新的契机，同时也更加需要得到教育技术和计算机技术的共同支持。本文以如何实现网络学习中的个性化问题为研究背景，力图改变当前网络学习系统千人一面的现状，为不同的学习者提供不同的学习服务、实施不同的学习策略。 本文研究的个性化信息过滤技术用于个性化网络学习环境，技术实现的难点体现在两个方面：用户学习行为个性识别和学习对象的个性化检索与发送。研究和实现需涉及到很多相关领域和技术应用，其中包括：教育技术规范、信息收集、用户模型、信息过滤算法、学习对象元数据、JAVA和XML技术等研究应用。文中研究的目的是怎样把这些技术结合起来应用于解决网络学习的个性化问题，并为构建个性化网络学习系统提供一种可行的技术方案。 从理论基础上，本文以建构主义、交互式和自我调节式学习作为学习理论依据，提出了个性化网络学习系统的一个基于LSTA(学习系统技术架构)、信息过滤、学习对象元数据技术的系统架构和技术方案，并针对网络学习系统的核心部分资源信息的过滤设计了一个原型系统模型。此系统实现的功能是按照信息过滤算法或教学策略根据用户具体的学习个性为用户查找、检索和定位相应的学习对象资源，生成个性化的学习内容及Web学习界面。从技术实现上，系统模型采用了三层的体系结构，主要实现技术是JSP、XML、学习资源对象元数据技术和CELTS体系规范。 本文系统设计主要是对本地网站学习资源的搜索、查询和定位。通过不同学习资源内容的组合及在网页上的呈现形式宋体现教学策略的不同。根据这样方案设计的系统不仅能实现跨平台，而且由于遵守相关教育技术规范，为将来不同学习资源网站间的资源共享、交换提供了技术发展的基础。
基于知识图谱的推荐算法研究及应用
这是一篇关于推荐系统,知识图谱,图神经网络,注意力机制,信息过滤的论文, 主要内容为互联网数据资源数量的急剧膨胀导致信息过载问题日益突出,推荐系统通过预测用户偏好,精准地向用户推荐其感兴趣的内容,能够帮助用户在海量数据中快速筛选出有效信息,因此被广泛应用于电影、音乐和短视频等领域中。传统的推荐算法中普遍存在的数据稀疏以及冷启动问题导致系统在做出合理推荐方面还有待进一步提高。知识图谱中包含的丰富的实体以及关系信息能够有效提升推荐系统的性能,将知识图谱引入推荐系统用于解决传统推荐问题逐渐引起推荐领域研究者们的广泛关注。其中,知识图注意力网络推荐算法(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)将用户交互历史和知识图谱相结合,能够以端到端的方式直接建模图中的高阶关系,同时利用注意力机制区分邻居节点的重要性以优化节点之间的传播嵌入,最终通过聚合用户以及物品的嵌入表示实现有效推荐。由于该模型在整个知识图谱上传播信息,容易引入不相关的实体,导致最终的用户和物品表示易受噪声的影响。针对这一问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对KGAT推荐模型存在的问题,通过改进注意力得分策略和增加信息过滤层,本文提出了一种信息过滤的KGAT推荐算法(Knowledge Graph Attention Network with Information Filtering,KGAT-IF)。针对注意力得分策略的改进,旨在同时考虑到节点之间的差异和向量的偏移,更加准确地反映节点之间的距离和关系,使相似实体之间能够传递更多的有用信息;针对噪声影响的研究,旨在通过增加信息过滤层过滤相似度低的节点,以降低信息传播过程中的噪声影响,优化节点嵌入。在Amazon-Book和Last-FM两个公开数据集上分别进行实验,实验结果表明,改进模型在recall和NDCG两项评价指标上都有提升,其中在Amazon-Book上分别提升了1.54%和1.68%,在Last-FM上分别提升了1.03%和1.96%,有效地改善了推荐效果。(2)通过对个性化电影推荐系统的需求分析和系统设计,基于阈值为0.4的信息过滤的知识图注意力网络推荐模型,实现了电影推荐、电影详情、电影收藏等功能,并完成了系统各部分功能的测试。
基于Agent的信息推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,信息过滤,混合过滤,决策树,Agent,Aglet,多Agent系统的论文, 主要内容为信息推荐系统的出现是为了帮助人们从海量的信息集合中准确地获取自己所需要的信息。推荐系统中最常见信息过滤技术是基于内容的过滤和协作过滤,两种方法都各有其利弊;而且基于传统C/S模式的信息推荐系统也不太适合于如今快速多变的网络应用服务。而Agent技术近年来已经成为一种新型的分布式计算模式,具有灵活、高效、可靠和可伸缩的特点,十分适合用来构建信息推荐系统。 本文首先提出了一个基于Agent的智能信息推荐系统的体系结构模型。这个模型在逻辑上分为三层,在每一层都有对应于用户的Agent,分别承担着提供接口、进行信息过滤和兴趣学习以及信息检索等工作。 论文随后详细讨论了信息过滤策略和兴趣学习策略。本文提出综合基于内容过滤和协作过滤的混合信息过滤策略,基于内容的过滤采用关键字向量空间模型,协作过滤采用用户评价矩阵,并利用二分图扩展评价矩阵以减轻评价矩阵的稀疏性。在用户兴趣学习策略方面,采用了基于向量空间模型的用户兴趣学习方法和基于ID3算法的决策树学习方法两种方法。 采用本论文所提出的体系结构模型和信息推荐策略,作者采用JAVA语言在Aglet平台上设计实现了一个原型系统,并通过应用实例说明了系统达到了预期目标,验证了论文思路的正确性。最后是工作小结和未来展望。
科技文献个性化推荐系统中用户偏好的建模方法
这是一篇关于用户偏好模型,个性化推荐系统,信息过滤的论文, 主要内容为个性化推荐系统是解决用户从海量信息中迅速有效地筛选出符合自己偏好特征的信息的有效手段。它在当代信息社会具有巨大的现实需求,是信息服务发展的必然趋势。 本文介绍了个性化推荐系统的概念、详细分析其相关运用技术,并研究针对科技文献个性化推荐系统中用户偏好的建模方法,最后进行原型系统的实现。 用户偏好模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的信息需求,从而对用户进行个性化的信息推荐服务。用户偏好模型是影响推荐系统服务效率的重要因素,因此针对用户偏好进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一。 目前针对用户偏好模型的建立和学习方法,国内外已有一些研究。但是从用户个体出发,将用户短期偏好与长期偏好有效结合,反映用户在信息动态环境变化中不断变化的偏好需求,并运用于科技文献个性化推荐系统的并不多。借鉴已有的研究,本文提出针对基于客户端个性化推荐系统的用户偏好模型,设计了动态偏好模型的方法。具体表现为在建模过程中动态提供用户偏好的分类,允许用户直接对偏好分类进行添加和删除;提供示例文档,让系统来分析用户偏好倾向;将用户偏好与检索过的内容关联起来,从而发现用户新的偏好;并有机结合用户的长期偏好与短期偏好,力图准确地表现用户当前的偏好倾向。 全文主体共包括四个部分。第一部分分析科技文献个性化推荐系统的必要性以及推荐系统的应用现况;第二部分阐述个性化推荐系统的三种支撑技术及用户偏好模型;第三部分针对科技文献个性化推荐系统特点提出用户偏好建模的方法;第四部分笔者对所提出的用户偏好模型进行具体的设计和实现。
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