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作者：高嘉艺;王德兴;袁红春;
单位：上海海洋大学信息学院;
摘要：为解决水产动物疾病防治措施推荐数据稀疏、知识结构复杂的问题，构建了融合水产动物疾病和用户信息的知识图谱，并提出一种基于协同指导信号的水产动物疾病防治措施知识感知推荐方法，该方法使用用户和疾病交互信息聚合编码形成的协同指导信号指导用户和疾病的知识聚合过程，然后聚合用户的交互嵌入和知识嵌入，并聚合疾病的交互嵌入和知识嵌入，计算用户与疾病的匹配分数，分别进行Top-k推荐和CTR点击率(click-through rate prediction, CTR)预测的试验，并验证包括冷启动疾病在内的模型推荐能力。结果表明，本文提出的水产动物疾病防治措施推荐方法在Top-10推荐中召回率和归一化折损累计增益(NDCG)分别达到94.83%和82.43%,在CTR预测中AUC和F1值分别达到96.43%和75.93%,具有较好的效果且实现了冷启动疾病推荐。研究表明，基于协同指导信号的水产动物疾病防治措施知识感知推荐方法有效缓解了数据稀疏和知识复杂的问题，提升了水产动物疾病防治措施推荐的整体效果。
关键词：水产养殖;;病害防治;;知识图谱;;推荐;;图神经网络;;自注意力机制
基金资助：国家自然科学基金(41776142)
