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摘要
基于知识图谱的推荐方法对于用户兴趣在知识图谱上的传播路径信息利用不足，没有充分考虑不同层次之间的路径传播。针对以上问题，提出基于衰减传播的知识图谱增强推荐系统（enhanced recommendation system based on attenuation propagation for knowledge graphs,RSAP）。该模型设计基于知识图谱的兴趣图层内传播方法和层间传播方法，利用反映用户兴趣强弱变化的衰减因子，分别沿着知识图谱的不同方向提取用户兴趣表示，使用基于残差块的提纯网络来捕获用户兴趣的焦点，从而得到用于计算推荐得分的最终用户表示，并生成推荐结果。在三个公共知识图谱数据集上的对比实验结果证明，RSAP在多个基准评价指标上取得较好的效果，优于其他对比算法。
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