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推荐系统的多模态知识图( Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems )
Rui Sun Xuezhi Cao Yan Zhao Junchen Wan Kun Zhou Kai Zheng
在各种在线应用中，推荐系统在解决信息爆炸问题和提高用户体验方面显示出巨大的潜力。为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题，研究人员提出了基于知识图的推荐，利用有价值的外部知识作为辅助信息。然而，这些研究大多忽略了多模态知识图中数据类型的多样性（如文本和图像）。本文提出了多模态知识图关注网络(MKGAT)，通过利用多模态知识来更好地增强推荐系统。具体来说，我们提出了一种多模态图关注技术来在MMKGs上进行信息传播，然后使用由此产生的聚合嵌入表示来进行推荐。据我们所知，这是第一个将多模态知识图引入推荐系统的工作。我们在两个不同领域的真实数据集上进行了大量的实验，结果表明我们的模型MKGAT可以成功地利用MMKGs来提高推荐系统的质量。
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