提出知识感知的路径循环网络 Knowledge-aware path recurrent network KPRN. 通过组合实体和关系的语义生成每个路径的表示; 采用LSTM捕获元素的顺序依赖关系和路径上的原因，以此推 …

2018年11月12日 · In this paper, we contribute a new model named Knowledge-aware Path Recurrent Network (KPRN) to exploit knowledge graph for recommendation. KPRN can …

本文提出的KPRN模型不仅通过考虑实体和关系来生成 路径的表示向量，而且还能够基于路径进行推理以推断 用户的偏好。 这篇文章主要的贡献有：1）通过路径表示来进行 显式推理；2）提 …

This is code related to the AAAI 2019 paper "Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation.". The code makes extensive use of machine learning techniques, and will …

In this paper, we contribute a new model named Knowledge-aware Path Recurrent Network (KPRN) to exploit knowledge graph for recommendation. KPRN can generate path …

该论文提出了一种基于 循环神经网络 的方法KPRN [1]，建模用户-物品对在知识图谱中存在的关联路径，为用户提供可解释的推荐。 二、问题定义： 传统知识图谱可被定义为在已知实体和关 …

由于不同的路径在刻画用户偏好时权重占比不同，KPRN模型设计了一种带权池化操作来综合不同路径的打分. 该操作类似注意力机制，能对不同路径预测用户-物品交互时的贡献做区分。 最终 …

2021年11月4日 · 该论文提出KPRN模型，通过知识图谱的关联路径解释推荐系统，使用LSTM捕捉路径语义，结合加权池化提升推荐的准确性和可解释性。

2019年6月1日 · 本文提出了一种新的知识感知路径递归网络(kprn)模型，利用知识图进行推荐。kprn可以通过组合实体和关系的语义来生成路径表示。通过利用路径中的顺序依赖关系，我们 …

KPRN 由 eBay 开源，是一个知识图谱路径的推荐模型（Reasoning Over Knowledge Graph Paths for Recommendation） 展开 收起