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摘要
针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享，不能区分邻域之间重要性，以及知识图谱作为辅助信息时，基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文（最相关的高阶邻居集合）信息进行捕获的问题，提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架，显示利用知识图谱本地（一阶邻居集合）和非本地上下文信息。通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量；考虑用户对实体的个性化偏好，通过特定于用户的图注意机制来捕获知识图的本地上下文信息；使用随机游走抽样提取实体的非本地上下文，并使用递归神经网络建模实体与非本地上下文实体之间的依赖关系，通过一个双线性解码器重建二部图中的链接。与现有的方法相比，在真实数据集上的实验结果验证了该模型的优越性。
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