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摘要
在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下，将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中，提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法，在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目，基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好，利用图像与文本学习项目之间的互补关系，最后基于神经网络实现两者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比，ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系，提升了推荐性能。
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