CN115757897A - 一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法 - Google Patents

一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法 Download PDF

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CN115757897A CN202210695058.7A CN202210695058A CN115757897A CN 115757897 A CN115757897 A CN 115757897A CN 202210695058 A CN202210695058 A CN 202210695058A CN 115757897 A CN115757897 A CN 115757897A
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Abstract

一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，涉及推荐系统技术领域；通过建立将知识图谱与图卷积网络算法结合的图卷积模型。自动捕获知识图谱中的高阶信息和语义信息，通过使用图卷积网络算法来自动聚合知识图谱中节点的邻域特征，知识图谱中的邻居通过用户对于关系的分数来进行加权操作，表现出知识图谱中的语义信息和用户对于关系的个性化兴趣。根据项目之间的相关性来探索它们之间的潜在联系提高推荐系统的整体性能；合理扩展用户的兴趣，增加推荐项目的多样性；知识图谱中联系用户历史浏览信息和收藏信息，为推荐提供可解释性。

Description

一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法
技术领域
本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法。
背景技术
随着协同过滤、深度学习等技术的迅速发展，个性化推荐逐渐成为各大平台和实验室研究的重点方向。在推荐系统领域，协同过滤算法是一种传统的推荐算法，它主要通过分析用户的历史行为进行推荐。利用一种基于用户信任和协同过滤方法的随机游走模型，或利用贝叶斯框架用于给用户推荐当前感兴趣的信息。然而协同过滤算法存在冷启动和用户-项目交互稀疏的问题，同时也很难给出合理的推荐解释。
针对以上问题，研究人员开始通过知识图谱来合理利用一些辅助信息以探索用户与项目之间的潜在联系，为用户更好地推荐他们感兴趣的信息。知识图谱通常包含项目的丰富属性和关系，有助于提升推荐系统的性能。知识图谱的节点对应实体，边表示实体间的关系。将项目及其属性映射到知识图谱可以更好的理解项目间的关系；将用户及其相关信息映射到知识图谱，可以构建用户和项目之间的关系，更加准确地提取用户的偏好。
近几年，研究人员关注于将知识图谱作为辅助信息用于提高推荐系统的性能。例如，将知识图谱与用户的短期偏好相结合，形成一种基于知识图谱的混合框架来来提高推荐系统的性能。MKR模型采用知识图谱嵌入来辅助推荐任务，通过多任务学习自动共享项目的潜在特征，学习项目之间的高阶内在关系。
然而，以上方法虽通过知识图谱提高了推荐模型的性能，却未能充分利用知识图谱的结构信息。其中MKR模型忽略了知识图谱中实体间的邻域关系，造成模型提取的项目的特征不够精确；以上推荐方法也未能同时将用户特征和项目特征与知识图谱进行有效的信息融合，只是单一的考虑项目与实体或者用户与实体之间的联系。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，建立将知识图谱与图卷积网络算法结合的图卷积模型。自动捕获知识图谱中的高阶信息和语义信息，通过使用图卷积网络算法来自动聚合知识图谱中节点的邻域特征，知识图谱中的邻居通过用户对于关系的分数来进行加权操作，表现出知识图谱中的语义信息和用户对于关系的个性化兴趣。
本发明提供一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，包括以下步骤：
步骤1：对推荐场景进行符号化设定，设定用户集、项目集、交互矩阵和知识图谱；
步骤2：设定KGCN层，对于已知知识图谱中的实体，按照用户关系得分来聚合实体邻居节点信息；
步骤3：设定知识图谱中的接受域，将实体及实体邻域表示聚合为单个向量；
步骤4：KGCN层的实体通过自身及直接邻居节点的信息获得最终表示，通过堆叠KGCN层探索高阶连接信息，收集从多跳邻居传播的信息，探索用户的潜在兴趣；
步骤5：设定最终目标预测函数和知识图卷积网络模型的损失函数，通过输入用户信息为用户推荐用户感兴趣的文化资源。
所述实体的最终表示为1阶实体表示。
所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1.1：在推荐场景下，设定U＝{u1,u2,…,uM}为用户集和I＝{i1,i2,…,iN}为项目集；
步骤1.2：根据用户的隐式反馈，将用户集与项目集的交互矩阵设定为Y＝{yui|u∈U,i∈I},Y∈RM×N，如式(1)所示：
Figure BDA0003702183490000021
用户u与项目i存在交互时，yui＝1；否则，yui＝0；
步骤1.3：由三元组(h,r,t)构成知识图谱G，其中，h∈E,表示为三元组的头实体；r∈R,表示为三元组实体间的关系；t∈R，表示为三元组的尾实体；E表示G中的实体集合，R表示G中关系集合。
所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2.1：对于已知的用户u和项目i,N(i)表示与i直接相连的实体集合，
Figure BDA0003702183490000022
表示实体ei和ej之间的关系，利用函数g计算用户与关系之间的得分，如式(2)所示：
Figure BDA0003702183490000023
其中，u∈d和r∈d分别为用户u和关系r的向量表示，d表示向量维度；
Figure BDA0003702183490000024
表示用户u对关系r的喜好程度；
步骤2.2：计算
Figure BDA0003702183490000025
Figure BDA0003702183490000026
为归一化的用户-关系得分，如式(3)所示：
Figure BDA0003702183490000027
步骤2.3；获取项目i的拓扑临近结构，计算与项目直接相连的节点的线性组合，如式(4)所示：
Figure BDA0003702183490000031
其中，e是实体e的向量表示，
Figure BDA0003702183490000032
为归一化用户-关系得分；计算项目实体i的邻域表示时，归一化的用户-关系得分作为用户的偏好权重，根据用户偏好权重对项目的邻域进行加权求和。
所述步骤3的具体步骤包括：
步骤3.1：将聚合的邻居节点个数设定为固定值K，对于邻居节点数量大于K的实体随机抽取K个邻居节点，邻居节点数量小于K的实体则对邻居节点进行复制得到K个邻居节点；
步骤3.2：计算得到实体i的邻域表示记作
Figure BDA0003702183490000033
其中
Figure BDA00037021834900000312
|S(i)|＝K；S(i)为实体i的单层接受域，在对目标实体进行邻域聚合时，对实体分层并通过对实体之间的多跳操作来建立高阶的实体依赖信息；
步骤3.3：将实体表示i及其邻域表示
Figure BDA0003702183490000034
聚合为单个向量；聚合函数表示，如式(5)所示：
Figure BDA0003702183490000035
其中W∈Rd×d是模型训练得到的权重矩阵，b表示偏置，LeakyReLU为非线性函数，⊙表示元素乘积。
所述步骤4的具体步骤包括：
步骤4.1：计算
Figure BDA0003702183490000036
在网络中传播的信息，计算方式如式(6)所示：
Figure BDA0003702183490000037
其中，
Figure BDA0003702183490000038
表示实体i对于用户u的第h跳聚合；e'u[h-1]是来自其[h-2]跳的邻居的信息聚合生成的实体表示；
步骤4.2：在第h层中，我们递归地将实体的表示如式(7)所示：
Figure BDA0003702183490000039
对于给定的用户-项目对(u,i)，通过迭代的方式计算实体i的接受域RF，直至迭代H次其中，H表示接受域的最大深度，后缀[h]表示h阶；在迭代过程中，计算每个实体e∈RF[h的邻域表示，将每个实体的邻域表示与实体自身的表示
Figure BDA00037021834900000310
聚合得到
Figure BDA00037021834900000311
所述步骤5的具体步骤包括：
步骤5.1：最终的H阶实体表示为iu；用户u对于项目iu的预测函数表示，如式(8)所示：
Figure BDA0003702183490000041
其中，f表示非线性函数；
步骤5.2：对于KGCN模型，损失函数如式(9)所示：
Figure BDA0003702183490000042
其中
Figure BDA0003702183490000043
是交叉熵损失函数，P是负样本分布，Tu是用户u的负样本数；其中，Tu＝{i:yui＝1}|并且P服从均匀分布，
Figure BDA0003702183490000044
是L2正则化项，防止过拟合，λ为超参数。
有益技术效果：
1、本发明采用的知识图卷积网络模型，将知识图谱与图卷积网络结合起来并应用到文化资源推荐系统中，在此基础上，设计了一个聚合函数来提高模型的性能。
2、本发明采用的基于知识图卷积网络模型，使用知识图谱技术，具有以下优点：
(1)根据项目之间的相关性来探索它们之间的潜在联系提高推荐系统的整体性能；
(2)合理扩展用户的兴趣，增加推荐项目的多样性；
(3)知识图谱中联系用户历史浏览信息和收藏信息，为推荐提供可解释性。
3、本发明采用的知识图卷积网络模型，可以有效地解决推荐系统中冷启动和用户-项目稀疏性等问题，在此基础上，该模型通过使用图卷积网络来自动聚合知识图谱中节点的邻域特征；知识图谱中的邻居通过用户对于关系的分数来进行加权操作，表现出知识图谱中的语义信息和用户对于关系的个性化兴趣。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的知识图谱中的接受域的示意图；
图3为本发明实施例提供的邻域聚合的示意图；
图4为本发明实施例提供的Top-K推荐实验结果示意图；
其中，图4(a)为MovieLen-20M(F1)结果示意图；图4(b)为MovieLen-20M数据集结果示意图；图4(c)为MovieLen-20M数据集结果示意图；图4(d)为MovieLen-1M数据集结果示意图；图4(e)为MovieLen-1M数据集结果示意图；图4(f)为MovieLen-1M数据集结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。
本实施方式中，以公开的MovieLen-20M数据集为例，对本实施方式的改进知识图卷积网络模型进行说明。
MovieLen-20M数据集是明尼苏达大学计算机科学与工程系发布的电影评分基准数据集。数据集是有电影五星评分活动得到的。数据集内包含138000名用户对27000部电影的2000000个评分和465000个标签。用户是随机选择的。所有选定的用户都对至少20部电影进行了评分。每个用户只包含ID，不包含其他任何信息。
本实施例提供一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：获取电影评分数据集并对数据集进行预处理；
步骤1.1：将项目的索引按顺序映射为实体ID，并使用python中的字典将各个项目索引对应的实体ID存储起来；对原始实体关系数据集进行处理，在MovieLen-20M数据集中，将所有关系映射为0-32；
例如：“film.film.producer”关系映射为0，并将映射后的关系使用字典存储起来；
步骤1.2：通过数据集建立用户集U＝{u1,u2,…,uM}和项目集I＝{i1,i2,…,iN}；
步骤1.3：根据数据集中用户的隐式反馈，将用户集与项目集的交互矩阵设定为Y＝
{yui|u∈U,i∈I},Y∈RM×N，其中：
Figure BDA0003702183490000051
当yui＝1时，说明用户u与项目i存在交互，例如：播放、转发和点赞等行为；否则，yui＝0；
步骤1.4：通过转换后的实体ID与实体之间的关系建立知识图谱G；知识图谱G由三元组(h,r,t)构成，其中，h∈E，表示为三元组的头实体；r∈R，表示为三元组实体间的关系；t∈R，表示为三元组的尾实体；E表示G中的实体集合，R表示G中关系集合；
步骤1.5：将建立好的知识图谱数据与用户对于项目的评分数据处理成可供训练的数据集；
步骤2：创建单个KGCN层；并且对于已知的知识图谱中的实体，按照用户关系得分来聚合实体邻居节点信息；
步骤2.1：对于步骤1建立好的知识图谱中的每个用户u和项目i，设定N(i)表示与i直接相连的实体集合，
Figure BDA0003702183490000052
表示实体ei和ej之间的关系，利用函数g计算用户与关系之间的得分，如式(2)所示：
Figure BDA0003702183490000053
其中，u∈d，为用户的向量表示；r∈d，为关系r的向量表示；d表示向量维度；
Figure BDA0003702183490000061
表示用户u对关系r的喜好程度；在本实施例中，将d设置为32；
步骤2.2：计算
Figure BDA0003702183490000062
Figure BDA0003702183490000063
为归一化的用户-关系得分，计算方式如式(3)所示：
Figure BDA0003702183490000064
步骤2.3：获取项目i的拓扑临近结构，计算与项目直接相连的节点的线性组合，如式(4)所示：
Figure BDA0003702183490000065
其中，e是实体e的向量表示，
Figure BDA0003702183490000066
为归一化用户-关系得分；计算项目实体i的邻域表示时，归一化的用户-关系得分作为用户的偏好权重，根据用户偏好权重对项目的邻域进行加权求和；
步骤3：设定知识图谱中的接受域，将实体及实体邻域表示聚合为单个向量，包括以下步骤：
步骤3.1：将聚合的邻居节点个数设定为固定值K，对于邻居节点数量大于K的实体随机抽取K个邻居节点，邻居节点数量小于K的实体对邻居节点进行复制得到K个邻居节点；
步骤3.2：计算得到实体i的邻域表示记作
Figure BDA0003702183490000067
其中
Figure BDA0003702183490000068
S(i)|＝K；S(i)为实体i的单层接受域；在对目标实体进行邻域聚合时，对实体分层并通过对实体之间的多跳操作来建立高阶的实体依赖信息；如图2所示，知识图谱中心节点的两层接受域示意图；
步骤3.3：将实体表示i及其邻域表示
Figure BDA0003702183490000069
聚合为单个向量，聚合函数表示，如式(5)所示：
Figure BDA00037021834900000610
其中，W∈Rd×d是模型训练得到的权重矩阵，b表示偏置，LeakyReLU为非线性函数，⊙表示元素乘积；在本实施例中，|S(i)|设置为4；
步骤4：通过KGCN层的实体的最终表示取决于自身及其直接邻居，将其命名为1阶实体表示，通过堆叠KGCN层探索高阶连接信息，收集从多跳邻居传播的信息，探索用户的潜在兴趣；
步骤4.1：计算
Figure BDA00037021834900000611
在网络中传播的信息，计算方式，如式(6)所示：
Figure BDA00037021834900000612
步骤4.2：在第h层中，我们递归地将实体的表示为：
Figure BDA0003702183490000071
其中，
Figure BDA0003702183490000072
表示实体i对于用户u的第h跳聚合；e'u[h-1]是来自其[h-2]跳的邻居的信息聚合生成的实体表示；图3为邻域聚合的示意图，说明了一次迭代中的KGCN算法，其中将给定节点的实体表示iu[h]；绿色节点表示实体i的邻域；第h跳聚合形成的结果用蓝色节点表示；在本实验中，将H设置为2；
步骤5：设定最终目标预测函数和知识图卷积网络模型的损失函数，通过输入用户信息为用户推荐用户感兴趣的文化资源；具体包括以下步骤：
步骤5.1：最终的H阶实体表示为iu；用户u对于项目iu的预测函数表示，如式(8)所示：
Figure BDA0003702183490000073
其中，f表示非线性函数；
步骤5.2：对于KGCN模型，损失函数，如式(9)所示：
Figure BDA0003702183490000074
其中，
Figure BDA0003702183490000075
是交叉熵损失函数，P是负样本分布，Tu是用户u的负样本数；其中，Tu＝|{i:yui＝1}|并且P服从均匀分布，
Figure BDA0003702183490000076
是L2正则化项，防止过拟合，λ为超参数；在本实施例中，将λ设置为5×10-7，在本实施例中，采用小批量的训练方式，令batch size＝65535。
为进一步对本发明进行详细说明，采用公开数据集MovieLen-20M和MovieLen-1M对本发明进行了测试实验。
本发明采用了推荐系统普遍使用的五种性能评价指标，包括：准确率(Accuracy，ACC)、ROC曲线下与坐标轴围成的面积(Area Under Curve，AUC)、精确率(Precision)、F1值(F1)、召回率(Recall)。
其中，准确率和AUC使用来评估点击率(CTR)实验的指标，精确率、F1和召回率是用来评价Top-K推荐实验的指标。
此五个指标均是取值越高，检索性能越好。
表1点击率实验结果(ACC和AUC)
Figure BDA0003702183490000081
表2 Top-K推荐实验结果(MovieLen-20M)
Figure BDA0003702183490000082
表3 Top-K推荐实验结果(MovieLen-1M)
Figure BDA0003702183490000091
本发明在数据集MovieLen-20M和PASCALVOC2012上，分别与MKR和RippleNet两个基线模型进行了对比实验，在CTR实验中，我们评估了三个模型的准确率和AUC两个指标，如表1所示；在Top-K推荐实验中，我们评估了三个模型的精确率、F1值和召回率三个指标，测试结果，如图4(a)-图4(f)所示，参阅表2及表3。
本发明在上述五个指标上均由于基线模型，说明了本发明在综合性能、推荐效果上的良好效果。本发明在MovieLen-1M数据集上同样也能表现出较高性能，说明本发明可以有效的解决稀疏性问题。

Claims (7)

1.一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：对推荐场景进行符号化设定，设定用户集、项目集、交互矩阵和知识图谱；
步骤2：设定KGCN层，对于已知知识图谱中的实体，按照用户关系得分来聚合实体邻居节点信息；
步骤3：设定知识图谱中的接受域，将实体及实体邻域表示聚合为单个向量；
步骤4：KGCN层的实体通过自身及直接邻居节点的信息获得最终表示，通过堆叠KGCN层探索高阶连接信息，收集从多跳邻居传播的信息，探索用户的潜在兴趣；
步骤5：设定最终目标预测函数和知识图卷积网络模型的损失函数，通过输入用户信息为用户推荐用户感兴趣的文化资源。
2.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：所述实体的最终表示为1阶实体表示。
3.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：
所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1.1：在推荐场景下，设定U＝{u1,u2,…,uM}为用户集和I＝{i1,i2,…,iN}为项目集；
步骤1.2：根据用户的隐式反馈，将用户集与项目集的交互矩阵设定为Y＝{yui|u∈U,i∈I},Y∈RM×N，如式(1)所示：
Figure FDA0003702183480000011
用户u与项目i存在交互时，yui＝1；否则，yui＝0；
步骤1.3：由三元组(h,r,t)构成知识图谱G，其中，h∈E,表示为三元组的头实体；r∈R,表示为三元组实体间的关系；t∈R，表示为三元组的尾实体；E表示G中的实体集合，R表示G中关系集合。
4.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：
所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2.1：对于已知的用户u和项目i,N(i)表示与i直接相连的实体集合，
Figure FDA0003702183480000012
表示实体ei和ej之间的关系，利用函数g计算用户与关系之间的得分，如式(2)所示：
Figure FDA0003702183480000013
其中，u∈d和r∈d分别为用户u和关系r的向量表示，d表示向量维度；
Figure FDA0003702183480000014
表示用户u对关系r的喜好程度；
步骤2.2：计算
Figure FDA0003702183480000021
Figure FDA0003702183480000022
为归一化的用户-关系得分，如式(3)所示：
Figure FDA0003702183480000023
步骤2.3；获取项目i的拓扑临近结构，计算与项目直接相连的节点的线性组合，如式(4)所示：
Figure FDA0003702183480000024
其中，e是实体e的向量表示，
Figure FDA0003702183480000025
为归一化用户-关系得分；计算项目实体i的邻域表示时，归一化的用户-关系得分作为用户的偏好权重，根据用户偏好权重对项目的邻域进行加权求和。
5.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：
所述步骤3的具体步骤包括：
步骤3.1：将聚合的邻居节点个数设定为固定值K，对于邻居节点数量大于K的实体随机抽取K个邻居节点，邻居节点数量小于K的实体则对邻居节点进行复制得到K个邻居节点；
步骤3.2：计算得到实体i的邻域表示记作
Figure FDA0003702183480000026
其中
Figure FDA0003702183480000027
S(i)|＝K；S(i)为实体i的单层接受域，在对目标实体进行邻域聚合时，对实体分层并通过对实体之间的多跳操作来建立高阶的实体依赖信息；
步骤3.3：将实体表示i及其邻域表示
Figure FDA0003702183480000028
聚合为单个向量；聚合函数表示，如式(5)所示：
Figure FDA0003702183480000029
其中W∈Rd×d是模型训练得到的权重矩阵，b表示偏置，LeakyReLU为非线性函数，⊙表示元素乘积。
6.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：
所述步骤4的具体步骤包括：
步骤4.1：计算
Figure FDA00037021834800000210
在网络中传播的信息，计算方式如式(6)所示：
Figure FDA00037021834800000211
其中，
Figure FDA00037021834800000212
表示实体i对于用户u的第h跳聚合；e'u[h-1]是来自其[h-2]跳的邻居的信息聚合生成的实体表示；
步骤4.2：在第h层中，我们递归地将实体的表示如式(7)所示：
Figure FDA0003702183480000031
对于给定的用户-项目对(u,i)，通过迭代的方式计算实体i的接受域RF，直至迭代H次其中，H表示接受域的最大深度，后缀[h]表示h阶；在迭代过程中，计算每个实体e∈RF[h]的邻域表示，将每个实体的邻域表示与实体自身的表示
Figure FDA0003702183480000032
聚合得到
Figure FDA0003702183480000033
7.根据权利要求1所述的基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，其特征在于：
所述步骤5的具体步骤包括：
步骤5.1：最终的H阶实体表示为iu；用户u对于项目iu的预测函数表示，如式(8)所示：
Figure FDA0003702183480000034
其中，f表示非线性函数；
步骤5.2：对于KGCN模型，损失函数如式(9)所示：
Figure FDA0003702183480000035
其中
Figure FDA0003702183480000036
是交叉熵损失函数，P是负样本分布，Tu是用户u的负样本数；其中，Tu＝|{i:yui＝1}|并且P服从均匀分布，
Figure FDA0003702183480000037
是L2正则化项，防止过拟合，λ为超参数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116992137A (zh) * 2023-07-31 2023-11-03 中国科学院地理科学与资源研究所 一种顾及空间异质性的可解释生态文明模式推荐方法

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