知识嵌入增强的对比推荐模型

谢涛,葛慧丽,陈宁,汪晓锋,李延松,黄晓峰

Knowledge embedding-enhanced contrastive recommendation model

Tao XIE,Huili GE,Ning CHEN,Xiaofeng WANG,Yansong LI,Xiaofeng HUANG

表 2 基于Recall@K指标的推荐算法性能比较

Tab.2 Performance comparison of recommendation algorithms based on Recall@K metrics

模型 Recall@10 Recall@20 Recall@30 Yelp2018 Amazon-Book MIND Yelp2018 Amazon-Book MIND Yelp2018 Amazon-Book MIND KGAT[26] 0.036 5 0.089 2 0.051 8 0.067 5 0.139 0 0.090 7 0.082 7 0.163 8 0.120 3 KGIN[27] 0.043 5 0.106 2 0.065 2 0.071 2 0.143 6 0.104 4 0.094 9 0.177 4 0.134 3 CKAN[28] 0.039 1 0.087 8 0.059 7 0.068 9 0.138 0 0.099 1 0.085 3 0.162 2 0.128 5 KGCL[32] 0.045 5 0.098 9 0.067 6 0.075 6 0.149 6 0.107 3 0.099 9 0.179 5 0.135 9 MGDCF[29] 0.041 2 0.104 6 0.067 1 0.079 1 0.155 0 0.106 6 0.102 9 0.181 3 0.136 9 本研究方法 0.051 9 0.115 2 0.071 9 0.085 8 0.169 1 0.115 1 0.112 3 0.203 7 0.141 2