A knowledge graph-based sequential recommendation algorithm combining gated recurrent unit and graph neural network.docx

Abstract

在目前的工作中，提出了一种新的顺序推荐算法——KGSR-GG，它将基于图神经网络的推荐系统、知识图和门控循环单元集成到一个统一的推荐框架中。与马尔可夫链和循环神经网络等传统的顺序推荐方法相比，所提出的算法可以捕获更复杂的动态信息。与其他基线模型相比，KGSR-GG 算法利用图的高阶连通性和知识图的优势，提高了推荐的准确性和多样性，在两个数据集上取得了比基线模型更好的性能。未来的工作将集中在如何创建高质量的知识图和动态序列来改进推荐。