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摘要
基于实体级用户偏好的图神经网络推荐算法研究
知识图谱因其能够通过丰富的实体和关系增强数据之间的语义联系，提高推荐结
果的准确性和可解释性，被引入到推荐领域并发展出基于知识图谱的推荐算法。通过
图神经网络利用知识图谱的结构信息和语义信息，提高推荐效果的方法是其中重要一
种。尽管目前的方法已经取得了不错的进展，但是仍面临着对用户偏好建模粗糙的问
题和数据中存在噪声的问题。具体的：现有方法要么未建模用户-物品交互背后的细粒
度偏好，要么仅将偏好建模在知识图谱的关系
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