知识图谱辅助的个性化推荐系统

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了知识图谱辅助的个性化推荐系统相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


分享嘉宾:王鸿伟 斯坦福大学 博士后

编辑整理:秋林津渡

内容来源:将门线上直播188期

出品平台:将门、DataFun

注:欢迎转载,转载请留言。


导读: 互联网产业蓬勃发展的今天,个性化推荐系统是所有面向用户的互联网平台的关键技术。知识图谱作为一种新的知识载体,为推荐系统提供了额外的辅助信息来源,并有助于提升推荐结果的多样性和可解释性。本次分享的主题为知识图谱辅助的个性化推荐系统。
主要包括以下内容:
  • 推荐系统的基础知识

  • 知识图谱辅助的推荐方法介绍

  • 基于embedding的知识图谱推荐方法

  • 混合型知识图谱推荐方法

▌推荐系统的基础知识
1. 什么是推荐系统
在当前互联网时代,推荐系统是所有面向用户的互联网产品的核心技术,只要产品是面向用户的,那么就有推荐系统的需求。
推荐系统是解决信息爆炸问题,给用户推荐一个用户感兴趣的小规模集合。 用户在大量商品中,不知道如何选择,推荐系统是替用户做这个选择,猜用户的兴趣,然后给用户推荐一个小规模的商品集合,这样用户就不会迷失在大量商品中。
举几个推荐系统的例子。如下图是imdb系统中的电影推荐,imdb会推荐用户可能更感兴趣的电影。  

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如下图是亚马逊系统中的图书推荐,给用户推荐和用户更相关,用户更感兴趣的书籍。

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如下图是booking.com系统中旅游景点的推荐,给用户推荐更感兴趣景点。

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如下图是我们更为熟悉的推荐系统的例子,知乎,抖音,头条等系统,都有推荐功能。
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2. 推荐系统的实现方法
推荐系统主要有2个任务,一个是评分预测 ( Rating Prediction )。如下图左边是评分预测的例子,横坐标是物品,纵坐标是用户。表格是用户对物品的打分,这个评分可以显示的反应用户对物品的喜好程度,1表示很不喜欢,5表示很喜欢。推荐系统就是预测表格中问号处的缺失值,这就叫评分,这个评分叫显示反馈 ( Explicit feedback )。
另一个是点击预测 ( CTR Prediction )。右边是点击预测的例子,表格中只有0和1,0表示用户没有点击过,1表示用户点击过,这类数据叫隐式反馈 ( Implicit feedback ),点击预测只能反映用户的非常弱的偏好度,用户点击了不一定说明用户喜欢,比如逛淘宝,用户只是点击了某个物品就退出了,所以点击物品并不能代表用户的真实感受。
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推荐系统有一个非常经典的方法叫 协同过滤  ( Collaborative Filtering, CF ),CF的核心是假设相似的用户有相似的偏好。
如下图为4个用户对4个物品的打分情况,来预测用户u4对物品i1的评分。通过这4个用户在其他3个商品 ( i2,i3,i4 ) 的打分,计算出其他3个用户和u4用户的相似度,分别是0.7,0.1,0.2,然后用相似度加权平均其他3个用户在i1物品的打分,这样就得到了u4对i1的评分为2.1。

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协同过滤CF是根据历史物品评分记录,计算出用户相似度,从而预测分数。
CF是一种常见的方法,但存在以下2类问题。

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第一类是稀疏性问题 ( Sparsity ),一般情况下评分分布是相当稀疏的,比如一个用户一辈子可能只会看几百部电影,但电影总数达百万量级,所以在计算相似度的时候会有困难。
第二类更进一步,冷启动问题 ( Cold start ),当来了一个新的用户,这个新的用户没有历史记录,所以没法计算相似性,就没法做推荐。当注册新的app时,比如读书类的app,系统一开始会问你对哪些主题感兴趣,因为系统没有你的历史记录,刚开始没法给你推荐。
▌知识图谱辅助的推荐方法介绍
针对推荐系统出现的问题,我们的思路是既然用户和物品交互很稀少,甚至没有,那可以引入其他的一些信息,这些引入的信息叫辅助信息 ( Side Information )。如下图是4类非常 常见的辅助信息:社交网络;用户或商品属性特征;多媒体信息 ,比如电影的海报,文本信息,视频音频信息等; 上下文信息 ,假设一个用户购买了一个商品,购买记录的一些信息,比如时间、地点、当前用户购物车的其他物品信息等。
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1. 什么是知识图谱
知识图谱 ( Knowledge Graphs, KG ) 也是一种辅助信息。KG是一个有向异构图 ( heterogeneous graph ),图中节点表示实体 ( entity ),边表示关系 ( relation )。
一个KG通常包含很多对三元组triple ( head,relation,tail ),其中head和tail是2个实体 ( entity ),relation就是边。
如下图,推荐系统的item是电影,所以Forrest Gump是推荐系统的item,同时也是KG中的实体,KG中其他的实体并不是推荐系统的item,Forrest Gump这部电影的主演是Tom Hanks,虽然Tom Hanks是KG的实体 ( entity ),但并不是item。把图中左边这些三元组 ( triples ) 组合起来,就变成了右边的一个很大的KG。

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2. 为什么要在推荐系统中使用KG
如下图,假设一个用户 ( 最左边 ) 看过3部电影 ( item ),Cast Away,Back to the Future,TheGreen Mile,在KG中,可以将这3部电影连接到其他的一些事情上,比如Cast Away 这部电影的类别 ( genre ) 是冒险形 ( Adventure ),Back to the Future的导演 ( directed ) 是Robert Zemeckis等,可以连接到很多其他non-item实体上,再从这些non-item实体又连接到item电影实体上,比如最右边的Interstellar,Forrest Gump,Raiders of the Lost Ark。
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KG建立一个从用户已经看过的电影到没看过的电影的连接,而这些连接不是由用户的观看记录得来的。在CF里,实际上是把中间这块替换成了其他用户,用其他用户历史观看记录得到这些连接。KG提供了另外一种关于物品连接的信息来源的方法。
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如上图是一个新闻推荐的例子,假设某个用户看过一条新闻,这个新闻的内容是:
Boris Johnson Has Warned Donald Trump To Stick ToThe Iran Nuclear Deal。
从这条新闻中提取了4个实体,在KG中,可以对这些实体做进一步的扩展,做2次,做3次扩展,又会发现这些实体都指向另外一条新闻:
North Korean EMP Attack Would Cause Mass U.S. Starvation, Says Congressional Report。

这2条新闻在字面上没有任何相似度,新闻的单词都不一样,但他们是很相关的,这个相关性体现在KG上,他们在低层是相关的,但这种相关性没法从字面意义上得到,这也是为什么要用KG,KG提供了一种item相似度的计算方式。

3. KG能给推荐系统带来什么
第1个提高推荐系统的精度 ( Precision ),更准确的发现item之间的相似性,如下图2部电影,能通过Tom Hanks做个连接。

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第2个提高推荐系统的多样性 ( Diversity ),可以通过主演扩展,可以通过电影类别扩展,也可以通过导演扩展,总有一款是用户非常喜欢的。

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第3个是可解释性 ( Explainability ),可以用KG的path来解释系统为什么会推荐这部电影,如下图某个用户喜欢Cast Away这部电影,系统会推荐The Terminal这部电影,因为他们有相同的主演。

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4. 知识图谱处理方法
KG 的处理方法中有一类方法叫Knowledge Graph Embedding,KGE。KGE主要是对KG的每个实体 ( entity ) 和每个关系 ( relation ) 学习一个低维的特征。在KGE中有一个基于翻译的距离模型,Translational distancemodels。

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如上公式为TransE算法模型,对KG中的每一个tuple(h,r,t),学习到的entity embedding,relation embedding,使h+r约等于t,这的r相当于翻译作用,把h翻译成t,f函数对每个tuple的真实分值越小越好。
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如图(a)是TransE模型,假设head对应的embedding加上relation对应的embedding等于tail对应的embedding。基于TransE有很多扩展模型,比如TransH, TransR。
TransH解决的是一对多的问题,某一个head和relation可能会对应多个tail,如图(b),把head和tail都投影到一个平面上,然后让它们在相对应的平面上做转换。
TransR是把head和tail都投影到另外一个空间中,在新的空间里让h+r=t。
KG-Aware Recommender Systems正式方法大概可以分为3类。
第一类是Embedding-based methods,基于KG embedding的方法,下图列举了5篇论文,今天将会介绍第2篇和第5篇。

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第二类是Path-based methods,基于KG计算路径的推荐方法,今天不会涉及这类方法。

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第三类是Hybrid methods,结合embedding和path的方法,今天将介绍一下第1、3、4篇,第3、4是比较统一的方法。

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5. 知识图谱辅助的推荐系统问题定义

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已知一个用户的集合Users,一个物品的集合Items,用户和物品之间的交互 (relations, y uv ),一个包括很多non-item实体的KG。图中yuv表示用户u对物品v的一个隐式反馈,即用户有没有点击过这个物品,目标是给定一个新的u-v对,预测点击率yuv

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公式定义如上图。用户集合U={ u 1 ,u 2 ,... },物品集合V={v1,v2,...},交互矩阵 ( 隐式反馈 ) Y矩阵Y={yuv ϵ {0,1} | uϵU, vϵV},KG包括实体 ( entity ) 和关系 ( relation ),由很多三元组组成。

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每个物品v在KG中可能对应一个或多个实体。物品是实体的一个子集。
目的是学习一个预测函数F,给定一对u,v,可以输出一个预测分值 ŷuv ,θ是目前的一个参数。
▌基于embedding的知识图谱推荐方法
1. DKN方法
DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation,属于基于embedding的知识图谱推荐方法,是2018年发表的论文,这篇论文是关于新闻推荐。

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如上图,给出一段新闻,提取新闻中的实体,根据这些实体,构建一个知识图谱的子图,对知识图谱做embedding映射,得到每个实体的embedding,最后就得到每个实体的特征向量。

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如上图,对于某个实体Fight Club,只有其对应的embedding还不够,在KG中每个实体,连接着好多其他的实体,那这些临近实体就是该实体的上下文,将这些上下文中的每个实体的embedding相加平均,就得到该实体的上下文embedding。如上图公式中ē就是实体 ei 的上下文embedding。

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在NLP中有一个模型叫KimCNN,主要是给定一个sentence,返回一个特征向量。如上图给定一个n个单词的sentence ( 图中n为7 ),对每个单词做embedding映射,embedding的长度为d ( 图中d为5 ),得到一个d*n的word embedding矩阵。用7个卷积核做卷积进行featuremaps,得到7个1维向量,对每个向量做池化 ( Max pooling ),得到该sentence的word embedding。

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前面介绍中已有3种特征向量,分别是实体embeddings,上下文embeddings,word embedings,我们的方法是把这3种embeddings做一个累加,卷积,池化,最后得到这个sentence的embeddings,这种方法叫KCNN。

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接下来介绍基于KCNN做推荐的方法。如上图假设某个用户已经点击过了3条新闻,来了一个候选新闻,预测该用户对候选新闻的点击率。对这4条新闻做KCNN的embedding映射,得到4个特征向量。因为用户看过的新闻的重要性对候选新闻是不一样的,用Attention Net计算用户看过的每一条新闻和候选新闻的决策分值。用得到的分值加权观看记录,得到User embedding。将user embedding和candidate news embedding拼接,输出一个预测的点击概率,这个就是做预测的DKN模型。
2. MKR方法
MKR:Multi-TaskFeature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation,属于基于embedding的知识图谱推荐方法,是2019年发表在WWW的论文,是一个多任务的模型。

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如上图为MKR框架,包括3个模块,一个是推荐模块,一个是knowledge graph embedding, KGE模块,还有一个是以上2个模块的桥梁,cross&compress units,交叉压缩单元,下面将分别阐述这3个模块。

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推荐系统模块,输入是user, item,输出是用户对物品的点击率。模块分2块,一个是low-level的部分,一个是high-level的部分。在low-lever部分,用了一个MLP ( multi-layer perceptron ) 来处理用户的特征 U L ,item是cross&compress units做的处理,返回一个物品的特征VL,把ULVL拼接起来,用一个recommendation system函数fRS,输出一个点击预测值。

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KGE模块,也分成low-lever和high-level部分,输入head,用cross&compress unites来做特征处理,relation用MLP做特征处理,把这2个处理结果拼接起来,经过一个K层的MLP,得到一个predictedtail,预测的tail和真实的tail用一个函数fKG算一个分值,这样就可以优化这个score值。

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这个多任务之所以能做起来,主要是推荐系统模块的物品 ( item ) 和KGE模块的实体 ( entity ) 是对应的,很多item可以在KGE中找到对应的entity,item和entity是对同一个物品的描述,他们的embedding在某种度上是相似的,是可以被连接的。中间的cross&compress units就是这个连接结合,这个模块是在每一层都有,在l层,输入是item的embedding v l 和entity的embedding el,输出是下一层的embedding。
这个模块计算分2步,第一步是cross,第二步是compress。
cross操作是将vl,el做一个cross,vl是一个d*1的向量, e lT 是1*d的向量,矩阵相乘后得到一个d*d的矩阵 C l
compress是将交叉后的矩阵Cl重新压缩回embedding space,这块细节部分可以参考论文。通过参数 w l 压缩输出 v l+1 ,e l+1

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学习算法中loss的计算公式如上图。 L RS 是推荐系统的loss,预测user-item的分值 ŷ uv 和真实分值 y uv 的差距。 L KG 是KG的loss,对于真实tuple(h,r,t),预测分值score越大越好,而对于随机替换tuple(h', r, t') ( 负样本 ),预测的分值越小越好。 L REG 是正则项。
算法实现第1块是推荐系统的任务,第2块是KGE任务,交替训练2者。在每次循环里面,做t次的RS的任务训练,做1次的KGE任务训练,做t次RS训练是因为更关注RS任务,这个t是可以调整的,这就是MKR模型。
▌混合型知识图谱推荐方法
1. RippleNet方法
RippleNet: Propagating User Preferenceson the Knowledge Graph for Recommender Systems,属于混合型知识图谱推荐方法,是2018发表在CIKM的一篇论文。

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Ripple从名字上理解是水波的意思,水波是一层一层的,那这个算法是指在KG中某个实体,和该实体相连的其他实体也有一跳,二跳,三跳的关系,如上图列出了ForrestGump这部电影对应的3跳的临近实体。

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如上图是RippleNet框架,输入是一对user-item,输出是用户对物品的点击预测值。

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对输入用户u,获取用户的点击记录 V u ,在KG中找到对应的Vu,比如图中有2个对应实体,获取这些实体对应的tuple,把实体一跳的集合拿出来。对输入物品v做embedding映射。如上公式,将item embedding v和这些head h i 在R空间中做一个softmax,得到v相对于每个head的分值 p i

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如上图公式,用 p i 加权平均对应的tail embedding  t i ,得到输出 o u1 ,即当前用户u的一跳的特征,对应图中绿色竖条,可以看成该用户对当前物品的一阶响应 ( User's1-order response )。

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继续拿ou1特征重复之前的操作,拿ou1和物品二跳的tuple算一个p值,加权对应的tail embedding,得到ou2
重复做下去,得到很多跳的响应值oui,把这些响应值加起来,得到用户最终的embedding。

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用这个用户embedding和物品最初的embedding做内积,再用一个sigmoid函数得出点击预测值。

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学习算法如上图,在已知KG和RippleNet系统情况下,学习参数,最大化后验概率。通过贝叶斯定理,可以把该公式拆成3个值。第1项是参数的先验分布,用上面这个公式来刻画这个先验概率分布p(θ),这项对应的是正则项loss。

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第2项给定参数θ,KG的概率,这项对应的是KG的embedding部分。当(h,r,t)是正样本, I h,r,t 接近1,反之为0,希望 h T Rt 能接近真实的tuple值。

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第3项已知参数θ和KG,用户和物品交互的似然函数。这个似然函数是一个伯努利分布,关于用户和物品内积的伯努力分布。

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把这3项用负log做处理,得到loss函数,优化这个模型。
2. KGCN和KGCN-LS方法
KGCN:Knowledge GraphConvolutional Networks for Recommender Systems,是发表在2019年WWW上的一篇论文。
KGNN-LS:Knowledge-awareGraph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for RecommenderSystems,是发表在2019年KDD上的一篇论文,这篇是基于第1篇的扩展,这2篇论文一块讲解。
核心思想是基于KG辅助的推荐,但引入了一个新的模型GCN ( 图神经网络 ),方法是基于GCN对KG扩展一个模型。

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在KG中的边没有显示权值,只是一个关系类型。引入一个relation scoring function s u (r), 对每个relation打分,从而把KG转换成weighted graph。函数su(r)的输入是user和relation,输出一个分值。核心思想是识别用户关注的类型,比如有些用户偏好同种类的电影,有些用户偏好某个主演的电影。su(r)用来刻画不同用户对不同relation的偏好程度,将user embeding和relation embedding内积,算出相应的分值。把异构KG转换成weighted graph,这样一个graph对应邻接矩阵 A u ,下标为u是因为每个用户对应的邻接矩阵是不一样的, s u (r) 是取决于用户。

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把KG中实体信息通过GNN做一个融合,如上图公式是一个标准的GNN的公式, A u 是用户对应的邻接矩阵。

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DuAu的三角对称矩阵diagonal degree matrix。

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Wl就是训练传输参数矩阵。

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Hl,Hl+1是entity对应的embedding矩阵。

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σ是一个非线性函数。

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这个式子本质是在KG上做了一个多跳的message passing,把实体周围的那些临近点的特征向中间聚集,最后一层学到的特征是融合了多跳的临近点的特征。当得到最后一层embedding H l 后,就可以做点击预测。

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上图公式中u对应的是User embedding。
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v u 是根据前面KGNN计算得出的关于用户的entity embedding。

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通过f函数得到预测值,f函数可以取内积,或MLP等。到这是第1篇论文的KGCN模型。

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如上公式,在传统GNN模型中, A u 是固定的,只需要训练 W l

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但在我们的模型中,AuWl都需要训练,Au是通过relation scoring function计算,图的结构需要训练,导致模型参数很多,容易过拟合。

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为了防止过拟合的问题,引入一个正则项,给模型一个约束。用label做约束,user engagement labels,指的是用户对物品的打分值, y uv 是用户对某个物品的评分,这个评分是一个已知值,所以可以在KG中对这些点打一个标签。用户看过某部电影,对应的标签是1,没看过的电影对应的标签是0,对non-item实体没有标签。

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下一步是预测某个点的label,有一类算法叫标签传播算法 ( label propagation algorithm, LPA ),这个算法是优化下面这个函数。

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遍历所有的边, A u 是边的权值。如果i,j节点有边,说明这2个节点联系比较强,那这2个节点的label会比较相近。这2个节点的边权值越大,那这2个节点的label就越一致。这是算法LPA的一个假设,标签过度是平滑的。

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预测一个无标签的节点,将其周围节点的label加权平均,重复该操作直到收敛,这就是label propagation。

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利用label propagation做正则项,对于一个节点v,其真实lable是 y uv  ( 图中为0 )。

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利用LPA算法预测这个v的label,得到预测值 y_ uv ,算出预测值和真实值之间的损失J。

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在做label propagation时,标签传播是取决于边权值,所以最终预测值是关于边权值的函数,损失J也是一个关于边权值的函数。损失函数R(A)是一个关于A的函数,所以可以把梯度往这个损失函数中传播,起到一个正则项的作用。

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如上图,回顾一下整个模型,把原始异构KG转成weighted graph,学习边的权值,得到一个邻接矩阵,用GNN得到entity embedding,用这个entity embedding 和user embedding来做这个预测,得到预测值 ŷ uv ,用ŷ和真实值y得到一个loss,反向传播,将误差梯度向前传播,更新 A u 和参数W。
下面部分是正则项,邻接矩阵为参数,做一个label propagation,得到预测值y_uv,用y_和y得到一个loss,反向传播,更新Au

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总结一下,本文主要介绍了3个部分的内容,第1部分介绍了知识图谱是推荐系统的一种新的辅助信息。另外2个部分介绍了两类知识图谱推荐方法,一类是基于embedding的知识图谱推荐方法,包括DKN和MKR,一类是混合型知识图谱推荐方法,包括RippleNet、KGCN和KGNN-LS。
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