融合多模态信息的知识感知推荐方法

王海荣, 王怡梦, 周北京, 易之航

郑州大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (06) : 15 -22.

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郑州大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (06) : 15 -22. DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2025.03.010

融合多模态信息的知识感知推荐方法

    王海荣, 王怡梦, 周北京, 易之航
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摘要

图片、文本等多模态信息具有语义互补性,能够有效增强知识图谱中的实体表示,从而提高推荐的准确率和可解释性。通过分析推荐系统中具有语义相关性的多模态数据特点,提出了一种融合多模态信息的知识感知推荐方法。在知识图谱传播的基础上,整合与图谱中实体语义相关的多模态信息,并将其与对应的实体进行特征融合,用来丰富实体表示,以便探索用户潜在的兴趣偏好。该方法充分考虑了多模态信息间的依赖性和交互性,采用模态间注意力关注各模态的重要信息,获取具有语义关联的多模态嵌入特征;通过门控注意力将实体对应的多模态嵌入特征与实体表示融合,进一步丰富实体的多模态语义信息,从而增强用户和项目的表示。为了验证方法的有效性,在MovieLens-1M和Book-Crossing数据集上进行实验,并与RippletNet、KGAT、CKAN、LKGR、COAT、CKE、KGCN、SKGCR和KGCL这9种方法进行对比分析,实验结果表明:所提方法在AUC和ACC上均优于对比方法;在MovieLens-1M和Book-Crossing数据集上,所提方法的AUC分别为0.936 6和0.763 7,与其他模型的平均值相比,增幅为0.027 2和0.029 1;所提方法的ACC分别为0.862 3和0.708 9,与其他模型的平均值相比,增幅为0.028 3和0.030 5。

关键词

知识图谱 / 推荐系统 / 多模态信息 / 特征融合 / 嵌入传播

Key words

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融合多模态信息的知识感知推荐方法[J]. 郑州大学学报(工学版), 2025, 46(06): 15-22 DOI:10.13705/j.issn.1671-6833.2025.03.010

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