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Personal Knowledge Graphs
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新型MR-ConceptGCN模型增强序列学习者建模
研究人员开发了MR-ConceptGCN，一种利用多关系图卷积网络的序列学习者建模新无监督方法。该方法通过有效结合个人知识图谱、多关系GCN和SBERT语言模型来增强用户建模。该系统旨在通过捕捉更丰富的语义并考虑用户交互的序列来创建更具信息量的用户模型，正如在教育推荐系统用户研究中所展示的那样。
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LLM提取用户偏好用于知识图谱和推荐
研究人员开发了一种使用大型语言模型从对话数据中提取结构化用户偏好三元组的方法，旨在构建个人知识图谱（PKG）。该方法通过将提取的三元组链接到Wikidata标识符，将非结构化的“字符串”转换为语义化的“事物”。使用基于Qwen和Gemma的模型进行的评估表明，一些模型在语义提取方面表现良好，并在下游推荐任务中展现了实用性。