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Temporal knowledge graph recommendation with sequence-aware and path reasoning
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AI
DOI：10.1016/j.datak.2025.102522.png)
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摘要
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• 本文提出了一种整合了交互时间、交互关系、用户属性和物品属性的TKG，全面捕捉了用户-物品交互的时间性和结构性特征，并为推荐提供了更完整的数据模型。
• 本文提出了一种新颖的TKGRec模型，该模型融合了序列感知和路径推理。序列感知模块采用双注意力机制提取交互的时间变化特征，而路径推理模块利用强化学习提取交互路径的关系特征，从而实现对用户偏好的全面表征。
