基于联合复杂网络Cn-RippleNet模型的推荐方法

摘要

RippleNet对用户偏好传播进行建模,并运用在推荐系统中,取得了良好的效果,但RippleNet没有考虑知识图谱中的实体权重,导致推荐的实体不够精确.提出了一种加入复杂网络节点影响力的Cn?RippleNet模型,在构建基于知识图谱的复杂网络之后,抽取其最大子网模型,计算图谱网络中节点影响力,并将其作为实体的权重添加至图谱实体中,最终计算出推荐结果.实验结果表明,该方法将RippleNet的AUC和ACC的值提高到了93.0％和85.6％,弥补了RippleNet没有考虑图谱实体影响力的问题,使推荐结果更符合用户预期.