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Sign-aware Recommendation Based on Virtual Semantic Knowledge Graph
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AI
DOI：10.1007/s41019-025-00319-5.png)
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摘要
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基于知识图谱的推荐系统在深度关联挖掘和结构化推理方面具有强大能力，能够有效缓解推荐中的数据稀疏和冷启动问题。然而，传统的知识图谱推荐方法将每个图关系视为孤立存在，未能捕捉不同关系类型间的潜在语义关联，导致语义表征不完整。此外，现有方法通常忽略用户历史交互中的负反馈信号，造成偏好建模偏差。为克服上述挑战，我们提出基于虚拟语义知识图谱的符号感知推荐方法（Sign-aware Recommendation based on Virtual Semantic Knowledge Graph, SRVSKG），通过结合虚拟语义协同表征与符号感知学习技术提升推荐性能。首先，我们设计虚拟语义子图协同表征模块学习用户和物品嵌入。在该模块中，我们基于潜在语义相似性度量进行关系聚类，构建虚拟语义子图；随后应用基于图注意力网络的层次特征提取机制，捕捉跨关系的语义关联并丰富物品嵌入，同时强调用户对属性的偏好以丰富用户嵌入。其次，我们设计符号感知学习模块，构建用户-物品有符号图，采用拉普拉斯矩阵分解同时建模正负反馈的拓扑特征，并引入Transformer架构动态融合有符号信息，有效利用负反馈信息消除用户偏好建模偏差。最后，我们建立多特征融合机制，深度整合虚拟语义子图协同表征模块与符号感知学习模块的特征以实现推荐。在三个公开数据集上的实验结果表明，SRVSKG优于当前最优的推荐基准方法。
Keyword:
Recommendation system
Knowledge graph
Sign-aware recommendation
Graph neural network
Transformer
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
D
IF:
4.6
论文数:
249
被引数:
665
机构
引用论文
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