挑战主板

公司向客户发送大量的促销优惠和优惠券,以吸引他们购买更多。提供推荐系统可以帮助确定相关的优惠给用户。在本文中,我们提出一种用于提供推荐任务的神经因式分解(NF)模型。

在本文中，我们提出了一种语义感知的推荐策略，它使用图形嵌入技术来学习要推荐的项目的向量空间表示。这样的代表权位于连接从DBpedia收集的用户、项目和实体的三方图上，因此它既编码协作信息，也编码基于内容的信息。

近年来,将知识图谱纳入推荐系统已引起越来越多的关 注.通过探索知识图中的互连,可以发现用户和项目之 间的连通性,这为路径提供了丰富且互补的信息给用户 -项目交互.这种连通性不仅揭示了实体和关系的语义, 而且还有助于理解用户的兴趣.然而,现有的努力还没 有完全探索这种连通性来推断用户的偏好,尤其是在对