20200427 Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

摘要： 爲了提供更準確、多樣和可解釋的推薦，必須超越對用戶項交互的建模，並考慮邊的信息。傳統的方法如因子分解機制（FM）將其轉化爲一個有監督的學習問題，該問題假設每個交互都是一個獨立的實例，並對邊的信息進行編碼。由於忽略了實例和項之間的關係（例如：電影的導演也是另一部電影的演員），這些方法不足以從用戶的集體行爲中提取協作的信號。 在這項工作中，我們研究了知識圖譜的效用，它通過將項目與其屬性瞭解來打

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