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針對現(xiàn)有協(xié)同過濾推薦算法可解釋性不高和基于內(nèi)容推薦信息提取困難、推薦效率低等問題，提岀一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的混合推薦模型，其由知識圖譜與深度學習結(jié)合模型RCKD和知識圖譜與協(xié)同過濾結(jié)合模型RCKC構(gòu)成。RCKD模型在獲取知識圖譜的推理路徑后，利用 Transe算法將路徑嵌入為向量，并使用LSTM和soft attention機制捕獲路徑推理的語義，通過池化操作區(qū)分不同路徑推理的重要性，經(jīng)全連接層和 sigmoid函數(shù)獲得預(yù)測評分。RCKC模型根據(jù)知識圖譜表示學習的語義相似性，利用協(xié)同過濾算法獲得預(yù)測評分。按預(yù)測評分的準確度將兩個模型相互融合，最終獲得可解釋的混合推薦模型ξ在 Movielens數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與RKGE、 Ripple模型和經(jīng)典協(xié)同過濾算法相比，該模型具有較好的雄薦可解釋性和較高的推薦準確率。
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