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检索条件"主题词=Graph based Matrix Factorization"

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详细简洁

排序：

Personalized Recommendations using Knowledge graphs: A Probabilistic Logic Programming Approach 10

Personalized Recommendations using Knowledge Graphs: A Proba...

引用

10th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys)

作者： Catherine, Rose Cohen, William Carnegie Mellon Univ Language Technol Inst Pittsburgh PA 15213 USA Carnegie Mellon Univ Machine Learning Dept Pittsburgh PA 15213 USA

ISBN: (纸本)9781450340359

Improving the performance of recommender systems using knowledge graphs is an important task. There have been many hybrid systems proposed in the past that use a mix of content-based and collaborative filtering techniques to boost the performance. More recently, some work has focused on recommendations that use external knowledge graphs (KGs) to supplement content-based recommendation. In this paper, we investigate three methods for making KG based recommendations using a general-purpose probabilistic logic system called ProPPR. The simplest of the models, EntitySim, uses only the links of the graph. We then extend the model to TypeSim that also uses the types of the entities to boost its generalization capabilities. Next, we develop a graph based latent factor model, graphLF, which combines the strengths of latent factorization with graphs. We compare our approaches to a recently proposed state-of-the-art graph recommendation method on two large datasets, Yelp and MovieLens-100K. The experiments illustrate that our approaches can give large performance improvements. Additionally, we demonstrate that knowledge graphs give maximum advantage when the dataset is sparse, and gradually become redundant as more training data becomes available, and hence are most useful in cold-start settings.

关键词： Knowledge graph based Recommendations Probabilistic Logic Programming graph based matrix factorization

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