原文：https://arxiv.org/pdf/1905.07854.pdf 代码：https://github.com/xiangwang1223/knowledge_graph_attention_network

What: 为了提供更准确、多样化和可解释的建议，必须超越对用户-物品交互的建模，并考虑到附加信息（比如KG）。在本文中，我们研究了知识图(KG)的效用，它通过将项目与其属性联系起来，打破了独立交互假设。（通过将 KG 和user-item graph结合起来，捕捉高维连接）【高维连接：which connect two items with one or multiple linked attributes】

Why: 传统的方法，如因式分解机器(FM)将其视为监督学习问题，它假设每个交互都是一个独立的实例，并对边信息进行编码。由于忽略了实例或物品之间的关系(例如，一部电影的导演也是另一部电影的演员)，这些方法不足以从用户的集体行为中提炼出协作信号。（collaborative signal）

How: KGAT递归地从节点的邻居(可以是用户、项目或属性)传播嵌入并聚合，以细化节点的嵌入，并使用注意机制来区分邻居的重要性。

Result Conclusion

这篇文章强调了协作信号的重要性，并且旨在超越用户-物品交互进行建模，因此考虑加入附加信息；通过将【知识图谱】和【用户-物品交互图】结合起来，得到【协同知识图CKG】，来从中捕捉高维连接、协作信号。具体方法是，通过包含注意力机制的多层嵌入聚合来自一个节点邻居（可以是user、item、attribute），来更新、优化嵌入表示。

Model

作者首先通过例子，说明加入KG之后捕捉高维连接、协作信号的重要性。 协同过滤方法，强调寻找相似用户（共同交互某一item），因此通过i1，u1可以找到u4和u5；监督学习方法，强调寻找相似物品（具有相同属性），因此通过e1，i1找到i2。 上述方法无法找到u1和u2、u3有关，无法找到，u1和i3、i4有关。

1. CKG Embedding Layer

三元组的能量分数（TransR）：（分数越低说明置信度越高【两个实体之间更有关系】） 其中，

通过成对的排序损失进行优化： 其中， 通过随机替换真实的关系，进行训练。（相当于负采样）

【这一层的目的是学习优化 实体、关系的嵌入表示】相比于直接随机的嵌入表示会更好。

2. Attentive Embedding Propagation Layers

这一层是根据GCN递归的传递嵌入表示；根据GAT得到联级的嵌入表示，强调这种高维连接的重要性。 每一层都包含3个组件：information propagation, knowledge-aware attention, and information aggregation（信息传播、知识感知注意力机制和信息聚合）

信息传播

eh的自我聚合（ego-network）： 在实体和其邻居之前进行信息传播。 将实体和其邻居进行聚合，通过线性的衰减系数。

知识感知注意力机制

其中衰减系数为： 使得在关系r的空间中，得到的衰减系数的分数，来源于实体h和实体t之间的关系，对于越近的实体，获得的衰减系数越大，在【信息传播】中，保留的信息就越多。 为了简单起见，使用内积得到衰减系数的分数。

再通过softmax对所有分数进行归一化： 由此得到，在捕捉协同信号、聚合实体邻居的时候，哪些实体被分配更大的分数。

上述式子中，不仅仅有实体表示，还有关系表示。是为了传播中得到更多的信息，不仅仅将节点表示作为输入，还得到实体h和实体t之间的关系表示。

信息聚合

这一层就是把【eh】和【eh的自我聚合（ego-network）】聚合，得到一个新的实体h的表示。 有多种方式：

高维传播

上述过程是一层聚合的完整流程，可以将多层的结果进行堆叠，捕捉高维连接以及higher-order邻居： 每一层的eh表示，通过【上一层的eh表示】和【eh的自我表示】得到。

3. Prediction Layer

通过上面的步骤，可以得到多层的聚合之后的用户表示和物品表示，将多层表示连接起来形成一个用户表示和物品表示： 由此，丰富了用户表示和物品表示。

参考：

KGAT：Knowledge Graph Attention Network for Recommendation：https://hikg.net/archives/123/

参考阅读

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