KPRN知識圖譜路徑的推薦模型

KPRN 由 eBay 開源，是一個知識圖譜路徑的推薦模型（Reasoning Over Knowledge Graph Paths for Recommendation）。它廣泛使用機器學習技術(shù)，有助于媒體等項目對推薦屬性進行訓練和預測，運行環(huán)境需配置 Python(2.7 / 3.5) 和 Lua(5.3)。

KPRN 是在 AAAI 2019 會議發(fā)表論文 "Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation." 的關(guān)聯(lián)代碼。該論文提出了一種基于 RNN 的推薦模型，對用戶和物品之間的交互特征在知識圖譜中存在的關(guān)聯(lián)路徑進行建模，為用戶提供可解釋性推薦。這個模型基于 LSTM 學習關(guān)聯(lián)路徑的表示，充分考慮了實體、關(guān)系間產(chǎn)生的序列依賴性，具備較強的推理能力。數(shù)據(jù)顯示，該模型在電影數(shù)據(jù)集 MI 音樂數(shù)據(jù)集 KKBox 上取得了當前最優(yōu)結(jié)果。