首页
/ 推荐:基于知识图谱路径的推理推荐系统

推荐:基于知识图谱路径的推理推荐系统

2024-05-23 05:09:32作者:咎竹峻Karen

1、项目介绍

Reasoning Over Knowledge Graph Paths for Recommendation 是一个源自AAAI 2019年论文的开源项目,该论文标题为《知识图谱中的解释性推理推荐》。该项目旨在利用机器学习技术,提供一种可解释的知识图谱推理推荐系统,尤其适用于媒体或其他商品的个性化推荐。

2、项目技术分析

该项目采用Python(2.7或3.5)和Lua(5.3)作为编程语言,并结合了多种先进的深度学习模型,如:

  1. Recurrent Neural Networks (RNN) - 用于处理链式推理,理解实体、关系和文本之间的复杂关联。
  2. Neural Collaborative Filtering (NCF) - 利用神经网络改进传统协同过滤方法,提高推荐的准确性和效率。
  3. Neural Factorization Machines (NFMs) - 结合了传统的因子分解机和神经网络,强化稀疏数据集上的预测分析能力。
  4. Meta-Graph Based Recommendation Fusion - 基于元图的方法,在异构信息网络上进行融合推荐,提高了推荐系统的泛化性能。

代码库还包括训练模型和做预测的步骤,便于用户理解和应用。

3、项目及技术应用场景

这个项目特别适合那些希望构建智能、可解释的推荐系统的企业或开发者。例如,电子商务平台可以利用这一技术提供个性化的商品推荐,而媒体平台则能根据用户的兴趣推送给他们相关的新闻、音乐或视频。由于模型的可解释性,它可以帮助提升用户体验,让用户了解为什么会被推荐某项内容,增加信任度。

4、项目特点

  • 解释性推理:模型能够解释其推荐决策,提供用户互动的透明度。
  • 深度学习集成:综合运用多种深度学习方法,增强推荐的准确性和泛化能力。
  • 开源许可证:新代码和修改遵循MIT许可证,鼓励学术和商业使用。
  • 依赖清晰:明确列出所有依赖包和版本要求,简化安装过程。
  • 文档详尽:包括详细的操作指南,方便用户快速上手。

如果你正在寻找一个能提供高效、可解释推荐策略的工具,那么这个项目绝对值得尝试!无论是研究还是实际应用,它都将为你带来全新的体验。立即下载并开始你的推荐系统之旅吧!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
974
574
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
549
81
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133