《表1 两个数据集的统计数据》

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《基于知识图注意网络的个性化推荐算法》

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注:#表示数量。

本文采用的数据集是Movie Lens-20M和Last.FM，其中Movie Lens-20M是在电影推荐中广泛使用的基准数据集，由电影网站上1 000多万个明确的评分组成。Last.FM是从last.fm在线音乐系统收集的音乐收听数据集。本文使用DBpedia本体知识库[18]为每个数据集构建知识图谱，将每个数据集的用户、项目和它们的属性值映射链接到相应的实体，每个数据集的用户属性、项目属性和用户的行为属性视为关系。此外，还利用数据集中的用户ID、性别、年龄和职业信息来构建三元组，例如（u1，gender，female）。两个数据集的统计数据如表1所示。对于每个数据集，随机选择每个用户80%的交互历史来构成训练集，其余数据集作为测试集。从训练集中随机选择10%的交互作为验证集来调整超参数。将每一个观察到的用户项目交互视为正样本，然后执行负抽样策略，将其与一个负样本进行匹配。