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作者：范钰;范洪博;
单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院;
摘要：为了解决各种在线应用中信息爆炸的相关问题，增强用户体验，学者们开发了基于用户偏好的推荐系统，尽管已经为更加个性化的推荐做了大量的努力，但是推荐系统仍然面临着一些挑战，如数据稀疏性和冷启动问题。针对上述问题，提出一种基于知识图神经网络的推荐模型，将每个意图建模为KG关系的注意组合，强调不同意图的独立性，以获得更好的模型能力和可解释性。实验结果表明，该模型在一定程度上提高了推荐的精准度和推荐效果。
关键词：推荐系统;;知识图谱;;图神经网络;;嵌入式传播;;注意力机制;;意图独立
