知识增强图神经网络用于可解释推荐 导言 随着线上信息爆炸式的增长，推荐系统在解决信息超载问题方面发挥着重要作用。传统推荐系统通常依赖协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）方法，这些方法依据用户的历史记录生成推荐。CF方法主要分为记忆型和模型型技术。记忆型方法包括基于用户和基于项目的CF，而模型型方法通过学习模型，例如矩阵分解来进行推荐。近年来，深度学习技术在信息检索和推荐系统研究中展现出了极高的有效性。许多基于深度学习的推荐方法取得了高推荐性能。然而，尽管这些方法在推荐准确性上表现出色，它们缺乏决策过程的可解释性和透明性。为了提升推荐系统的透明性和用户满意度，解释性推荐的研究逐渐受到关注。解释性推荐不仅使推荐更加透明和可解释，还提升了系统的可信度和用户满意度。 ...