毛建新 楊艷麗 肖鵬 聶巖磊 孫貞 王愛東 范亞國

摘要：目前基于電商的推薦算法的缺陷在于預(yù)測(cè)結(jié)果難以解釋，用戶節(jié)點(diǎn)和商品節(jié)點(diǎn)的信息沒有得到充分利用。事實(shí)上，用戶和商品具有的屬性信息并不是孤立存在的，我們考慮將其視為知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)，融合圖譜信息，提出了一種融合了注意力機(jī)制的的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦算法。首先構(gòu)建包含商品和屬性的大規(guī)模電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在這個(gè)基礎(chǔ)上采樣商品鄰域節(jié)點(diǎn)，采取注意力機(jī)制的卷積算法，將重要的屬性信息融合到商品向量中去，并使用采取了負(fù)采樣策略的交叉熵?fù)p失函數(shù)。相比傳統(tǒng)的推薦算法，圖卷積的感知域能有效建模商品的高維距離，提取圖譜節(jié)點(diǎn)的鄰域信息并獲取給定節(jié)點(diǎn)的表示，利用好圖譜上的關(guān)聯(lián)信息能捕捉到潛在的用戶愛好，為預(yù)測(cè)結(jié)果提供合理的解釋。我們的模型在真實(shí)的推薦數(shù)據(jù)集上與最優(yōu)的基準(zhǔn)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了其有效性和合理性。

關(guān)鍵詞：電商知識(shí)圖譜;圖卷積網(wǎng)絡(luò);推薦系統(tǒng);可解釋性

引言

海量商品數(shù)據(jù)的推薦在電商系統(tǒng)中是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，商品數(shù)據(jù)的積累使得信息的篩選變得十分困難，用戶難以在短時(shí)間里從龐大的商品庫中找到最適合的商品，而個(gè)性化推薦算法的運(yùn)用就是為了解決這個(gè)問題。推薦算法能從用戶行為和商品數(shù)據(jù)中挖掘到有用的信息，幫助用戶更精準(zhǔn)地找到自己需要的商品。推薦算法還能學(xué)習(xí)記錄到用戶的歷史行為，作為推薦數(shù)據(jù)的補(bǔ)充。

目前在電商推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種經(jīng)典的技術(shù)，其思想可以理解為相似的用戶往往青睞同一種類型的商品，具體而言是將用戶和商品以id為基礎(chǔ)進(jìn)行向量化，再通過用戶的行為進(jìn)行相關(guān)相似度的計(jì)算，這能較大地提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。然而，基于協(xié)同過濾的算法不能很好地解決推薦算法的冷啟動(dòng)和用戶商品交互的稀疏性問題，為了解決這些問題，人們提出了協(xié)同過濾的改進(jìn)算法，采用了新的思路?；谶@一點(diǎn)，知識(shí)圖譜的推薦系統(tǒng)]有了很大的發(fā)展，Zhang等人 提出了CKE框架，試圖使用多模態(tài)向量嵌入模型學(xué)習(xí)包括交互和物品信息的編碼，充分融合物品的多個(gè)屬性特征，來提高算法的準(zhǔn)確性，缺點(diǎn)是沒有對(duì)算法的可解釋性和冷啟動(dòng)做出貢獻(xiàn)，Wang等人提出了RippleNet模型，把用戶視為信息擴(kuò)展的中心，用戶對(duì)商品的評(píng)分可以被看作是圖譜中的一條路徑，把實(shí)體和商品節(jié)點(diǎn)的信息作為知識(shí)信息加入，向外層擴(kuò)展并計(jì)算相似度，預(yù)測(cè)的時(shí)候融合各層分?jǐn)?shù)得到最終結(jié)果，但缺點(diǎn)是系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題仍不能得到有效解決。

基于知識(shí)圖譜的推薦算法需要有效建模來自知識(shí)圖譜的高維結(jié)構(gòu)信息和語義信息，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖數(shù)據(jù)處理的方法，能夠有效地建模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中圖卷積網(wǎng)絡(luò)（graph convolutional networks）算法能在非歐幾何的空間上進(jìn)行卷積操作，可以聚合鄰域節(jié)點(diǎn)的信息來更新給定實(shí)體的表示，這樣的優(yōu)勢(shì)使得它能夠用來有效提取圖空間的特征，節(jié)點(diǎn)鄰域蘊(yùn)含有價(jià)值的信息，但同時(shí)具有很多噪聲節(jié)點(diǎn)，而注意力機(jī)制能夠?qū)?jié)點(diǎn)的重要性進(jìn)行加權(quán)，因此，本文提出在知識(shí)圖譜上應(yīng)用一種基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的方法優(yōu)化推薦策略，我們采取了固定大小鄰域作為卷積感知域的采樣方式，并使用三種不同的聚合策略。該算法的主要工作如下：

1、以有向圖的方式構(gòu)建了推薦商品知識(shí)圖譜，建模了用戶商品節(jié)點(diǎn)和屬性的關(guān)系

2、提出在卷積感知域中融合注意力機(jī)制的推薦算法KGACN（knowledge graph based graph attention and convolutional network），將用戶商品交互信息和商品屬性進(jìn)行融合，充分利用節(jié)點(diǎn)鄰域的信息，提高了預(yù)測(cè)的性能。

3、在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，根據(jù)F1，AUC等指標(biāo)以及可解釋性分析，證明了該算法的有效性。

1相關(guān)工作

1.1知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜最早在2012被谷歌提出，最早被應(yīng)用于提升搜索引擎性能，，通過引入知識(shí)信息提高用戶搜索的質(zhì)量。知識(shí)圖譜的發(fā)展基于人們的一個(gè)認(rèn)識(shí)，即可以使用圖來表示數(shù)據(jù)，也可以使用圖的方式來強(qiáng)化數(shù)據(jù)應(yīng)用，其在工業(yè)界的發(fā)展，逐漸引起了學(xué)術(shù)界的重視。在這之前的人們一直在探索有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和應(yīng)用方法，讓機(jī)器能直接理解使用數(shù)據(jù)。而知識(shí)圖譜的本質(zhì)作為一種語義網(wǎng)絡(luò)，由各種代表實(shí)體和概念的節(jié)點(diǎn)以及代表不同節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的邊組成，其構(gòu)建來自于非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，在多個(gè)來源構(gòu)成的大規(guī)模知識(shí)體系的構(gòu)建、存儲(chǔ)和推理應(yīng)用場(chǎng)景中都有用武之地?；趫D結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)形式，能形象地來表達(dá)真實(shí)世界中各種事物的關(guān)系。

在電商采購領(lǐng)域中，知識(shí)圖譜有著大量的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，每天都有大量的商品信息的更新，知識(shí)圖譜提供一種全新的存儲(chǔ)和管理模式，同時(shí)由于語義網(wǎng)絡(luò)的連接，能豐富商品自身的信息，加強(qiáng)商品信息的表達(dá)。一個(gè)完整的知識(shí)圖譜由各種三元組（h，r，t）構(gòu)成，三元組的頭尾節(jié)點(diǎn)h，t代表圖譜中的實(shí)體，關(guān)系r是知識(shí)圖譜中的邊。

1.2圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如CNN，RNN在解決歐式空間的數(shù)據(jù)取得了很好的效果，但是針對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模卻需要一種新的方法去解決，圖G的定義可以用（V，E）來表示，其中V代表其中的圖上的節(jié)點(diǎn)，E代表節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種直接作用到圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以學(xué)習(xí)到圖結(jié)構(gòu)的特征，獲取圖節(jié)點(diǎn)的嵌入表示，應(yīng)用到下游任務(wù)如鏈接預(yù)測(cè)和節(jié)點(diǎn)分類等任務(wù)中可以有效地緩解系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題并提升預(yù)測(cè)和排序效果。圖卷積網(wǎng)絡(luò)相比復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型具有更加清晰的信息傳導(dǎo)特性。

1.3注意力機(jī)制

注意力機(jī)制和人認(rèn)識(shí)事物的原理有異曲同工之妙，基本思想是人大腦思考的資源是有限的，大腦增強(qiáng)資源利用率的的方法并不是主動(dòng)濾過噪聲信息，而是會(huì)優(yōu)先將注意力分配到重要的事物之上，來提升信息處理的效率。注意力機(jī)制最早被應(yīng)用于機(jī)器翻譯領(lǐng)域，后來在自然語言處理領(lǐng)域和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中得到了廣泛應(yīng)用。我們?cè)诰唧w實(shí)踐中可以把注意力機(jī)制理解一種為對(duì)向量進(jìn)行加權(quán)求和的方式。多數(shù)都是采取一種統(tǒng)一的運(yùn)算框架來計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)。

假設(shè)有三個(gè)輸入向量，分別是值向量Value：∈R和查詢向量query ∈R，鍵向量Key∈R，首先計(jì)算查詢向量和鍵向量之間的相似度分?jǐn)?shù)Sim

將分?jǐn)?shù)傳入softmax層，計(jì)算每一位對(duì)應(yīng)的權(quán)重，一方面可以進(jìn)行歸一化，另一方面可以通過softmax的機(jī)制增加對(duì)重要的信息賦予的權(quán)重。

得到權(quán)重系數(shù)后，對(duì)值向量進(jìn)行加權(quán)求和，

注意力機(jī)制可以對(duì)知識(shí)圖譜上節(jié)點(diǎn)的鄰域節(jié)點(diǎn)給予不同程度的關(guān)注。

2基于圖注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜推薦算法

2.1 問題建模

基于電商場(chǎng)景的知識(shí)圖譜推薦場(chǎng)景可以如下方式描述：已知擁有大小為M的用戶集合U{u，u，u，u，….，u}，數(shù)量大小為N的商品集合V{v，v，v，v，…，v}，用戶和商品交互矩陣為Y? 其中Y[i][j]=1代表以用戶ui選擇了商品v，在用戶和商品數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了以商品知識(shí)圖譜K，該圖譜由一系列三元組構(gòu)成，商品具有品類、品牌等關(guān)系和屬性，頭尾節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)商品sku及其各項(xiàng)屬性值，關(guān)系對(duì)應(yīng)商品的屬性，用戶交互可表示為（user，choose，item）的形式，同樣可以通過三元組的形式添加在知識(shí)圖譜中。

給定用戶商品交互矩陣Y和知識(shí)圖譜Kg，我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)任意用戶u是否對(duì)一個(gè)商品v具有潛在的喜好，假定該商品在之前從未被用戶接觸過。即本文提出的算法目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)：

其中p是用戶u喜愛商品v的概率分?jǐn)?shù)，args為模型參數(shù)

2.2網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

模型由三個(gè)模塊組成，第一是圖的構(gòu)建，根據(jù)原始數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶商品的鄰接圖，第二是使用融合注意力機(jī)制的圖卷積網(wǎng)絡(luò)生成節(jié)點(diǎn)的表示，注意力機(jī)制能將固定數(shù)量的鄰域節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行加權(quán)融合，挖掘出和用戶喜好密切相關(guān)的屬性信息。

2.3 基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖譜推薦系統(tǒng)

2.3.1、構(gòu)建圖譜

首先構(gòu)建以商品和商品屬性的知識(shí)圖譜，并檢查商品屬性是否符合要求。

2.3.2、預(yù)處理層

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)商品和用戶結(jié)點(diǎn)分配標(biāo)識(shí)符，并構(gòu)造id唯一的字典，同時(shí)提取商品中屬性，我們將屬性同樣視作具有獨(dú)一id的結(jié)點(diǎn)，將商品屬性和商品，用戶屬性和用戶作為三元組的頭尾結(jié)點(diǎn)導(dǎo)入到圖譜中。在構(gòu)造好的圖譜里，包括用戶到商品再到商品屬性的路徑和結(jié)點(diǎn)鄰域信息，這些信息將作為后續(xù)的模型輸入。

2.3.3、嵌入層：

嵌入層的作用在于提煉用戶、商品對(duì)應(yīng)的特征，首先要根據(jù)構(gòu)建相關(guān)字典獲取統(tǒng)計(jì)信息，以詞袋向量或獨(dú)熱向量等方式構(gòu)建預(yù)編碼的高維度向量，接著通過嵌入層轉(zhuǎn)換為低維稠密向量，每個(gè)結(jié)點(diǎn)的嵌入向量蘊(yùn)含了該節(jié)點(diǎn)的特征，將該嵌入層向量輸入到其他隱藏層后，輸入模型進(jìn)行帶有注意力機(jī)制的卷積操作。

2.3.4、注意力卷積層：

考慮到實(shí)際圖譜中不同節(jié)點(diǎn)的鄰域差別很大，以致于引入太多不匹配的節(jié)點(diǎn)會(huì)對(duì)計(jì)算過程產(chǎn)生了非常大的噪音和干擾，所以我們采取固定數(shù)量的采樣策略，對(duì)一階鄰域節(jié)點(diǎn)進(jìn)行卷積操作，并通過注意力機(jī)制賦予結(jié)點(diǎn)不同的權(quán)重。

2.3.5、節(jié)點(diǎn)聚合函數(shù)

在進(jìn)行歸一化之前我們執(zhí)行三種不同三種聚合策略：

1、節(jié)點(diǎn)特征和其鄰域特征相加（KGACN-sum）

2、節(jié)點(diǎn)特征和其鄰域特征進(jìn)行拼接（KGACN-concat）

3、只保留節(jié)點(diǎn)鄰域特征（KGACN-neighbor）

2.3.6、損失函數(shù)

我們認(rèn)為正例和負(fù)例樣本都有價(jià)值，因此采取了負(fù)采樣的訓(xùn)練策略，并添加L2正則項(xiàng)，損失函數(shù)定義如下：

其中CE是交叉熵?fù)p失函數(shù)，u為用戶，N為負(fù)樣本綜述，P為一個(gè)負(fù)樣本集合。

3實(shí)驗(yàn)分析

3.1數(shù)據(jù)集與評(píng)測(cè)分析

我們構(gòu)建了電商場(chǎng)景下的推薦數(shù)據(jù)集Caigou-recommend，其中共涉及大約二十萬用戶和一百余萬的商品數(shù)據(jù)。與之對(duì)比的公開數(shù)據(jù)集MoviesLens是一個(gè)廣泛使用的電影推薦領(lǐng)域的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，總共包含超過兩千萬電影網(wǎng)站的評(píng)分，最大的數(shù)據(jù)集使用約14萬用戶的數(shù)據(jù)，并覆蓋了27，000部電影。另外一個(gè)數(shù)據(jù)集LastFM是一個(gè)在線音樂推薦數(shù)據(jù)集，包含兩千用戶和近四千首音樂。

和公開數(shù)據(jù)集相比，電商推薦數(shù)據(jù)有一個(gè)特點(diǎn)，即具有更低的評(píng)價(jià)密度，電商推薦場(chǎng)景下用戶對(duì)商品的交互行為包括瀏覽點(diǎn)擊收藏和購買，對(duì)商品的關(guān)注僅限于特定商品和類型，因此交互具有稀疏性，評(píng)價(jià)密度較低。

評(píng)價(jià)密度可以理解為每個(gè)用戶評(píng)價(jià)商品的數(shù)量的平均數(shù)，假設(shè)每個(gè)用戶對(duì)每個(gè)商品都進(jìn)行了評(píng)價(jià)，那么評(píng)價(jià)密度將是最高的百分之百。如果沒有任何用戶對(duì)商品進(jìn)行過評(píng)價(jià)，則評(píng)價(jià)密度為0%。

3.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

我們的實(shí)驗(yàn)采用了兩個(gè)指標(biāo)。

F1：一種衡量分類任務(wù)的指標(biāo)，指精確率和召回率的調(diào)和平均值，

其中精確率p是指在測(cè)試集中所有被預(yù)測(cè)為正類的數(shù)據(jù)中實(shí)際為正類且被預(yù)測(cè)為正類的數(shù)據(jù)所占的比例，召回率r是指在測(cè)試集中所有實(shí)際為正類的數(shù)據(jù)中實(shí)際為正類且被預(yù)測(cè)為正類的數(shù)據(jù)所占的比例。在推薦算法評(píng)估中，f1值越高，預(yù)測(cè)效果越好。

AUC：也是一種衡量二分類模型性能的指標(biāo)，首先要知道接收者特征操作曲線（roc曲線），roc曲線的橫坐標(biāo)是模型的偽陽性率，縱坐標(biāo)是模型的真陽性率，通過改變模型判定為正例的閾值，我們可以獲得一組點(diǎn)的坐標(biāo)，從而畫出roc曲線，由原理可知，roc曲線越接近左上角則模型在較高真陽性率的同時(shí)能保持低的偽陽性率，因此，roc曲線方面積即AUC，代表著模型對(duì)正負(fù)樣本的區(qū)分能力，auc越高，模型預(yù)測(cè)效果越好。

3.3對(duì)比模型

SVD：一種基于矩陣分解的技術(shù)，在推薦系統(tǒng)中主要是在協(xié)同過濾的時(shí)候利用SVD分解將數(shù)據(jù)映射到低維空間，在計(jì)算相似度的時(shí)候能消去噪聲，減少計(jì)算量。

LIbFM：基本思想來自于經(jīng)典的SVD矩陣分解，將SVD模型擴(kuò)展到了多特征的情況，通過特征交叉的方式解決了數(shù)據(jù)稀疏場(chǎng)景下的組合特征問題，

LibFM-TransE：通過知識(shí)嵌入模型TransE加強(qiáng)了知識(shí)表示，提升了LibFM的性能。

CKE：在協(xié)同過濾的基礎(chǔ)上提出一種聯(lián)合多源知識(shí)信息的聯(lián)合框架，能學(xué)習(xí)到用戶和商品的嵌入向量，額外信息的利用能有效緩解協(xié)同過濾中數(shù)據(jù)的稀疏問題。

RippleNet：也是一種基于圖譜的推薦方法，考慮到用戶偏好的傳播路徑，以用戶點(diǎn)擊過的實(shí)體為中心擴(kuò)散，形成某種在圖譜上傳播的漣漪，最終呈現(xiàn)出用戶重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域分布，圖譜中實(shí)體傳播到另外一個(gè)實(shí)體的元路徑能反映用戶對(duì)多跳實(shí)體的潛在偏好。

3.4參數(shù)設(shè)置

我們的超參數(shù)設(shè)置如下。對(duì)于SVD模型，我們的學(xué)習(xí)率lr=0.5，嵌入向量維度D=16，對(duì)于兩種LibFM，lr=0.1，D=16，其中transe對(duì)應(yīng)的向量維度d=32，對(duì)于CKE模型，嵌入向量維度D=32，學(xué)習(xí)率lr=0.5，對(duì)于Ripplenet模型，D=8，多跳路徑長度H=2，學(xué)習(xí)率lr=0..01，其他超參數(shù)和原始模型代碼保持一致。對(duì)于KGACN 模型，D=16，鄰域采樣大小K=4，學(xué)習(xí)率lr=0.01。

3.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.5.1不同模型對(duì)比效果

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們注意到，基于圖譜的SVD和LibFM模型雖然只是基礎(chǔ)模型，但是表現(xiàn)要比同等的CKE模型取得更好的效果，這意味著CKE模型并不能充分利用到知識(shí)圖譜的信息。

LibFM+TransE模型比LibFM表現(xiàn)更好，這證明知識(shí)圖譜信息的引入，使得模型可以在圖譜上做表示訓(xùn)練，將有助于推薦性能的提升。

和其他基本模型相比Ripplenet表現(xiàn)有較大提升，該模型同樣利用到了圖譜中的多跳鄰域結(jié)構(gòu)，因此能夠有效建模對(duì)推薦算法來說很重要的鄰接距離信息。

KGACN模型的表現(xiàn)超過前面的對(duì)比模型，這是因?yàn)槟Ｐ筒粌H應(yīng)用了鄰域信息，同時(shí)考慮到鄰域信息提取的影響，對(duì)固定數(shù)量的商品鄰域結(jié)點(diǎn)進(jìn)行采樣減少了模型計(jì)算的復(fù)雜度和噪聲干擾，同時(shí)注意力機(jī)制也更有益于捕獲對(duì)用戶來說重要的偏好。此外，在三種聚合方式中，采取拼接的辦法聚合鄰域信息具有最好的效果。

3.5.2鄰域采樣大小對(duì)比

我們發(fā)現(xiàn)在KGACN模型在K=8的時(shí)候表現(xiàn)最好，這是因?yàn)樘〉牟蓸用娣e使得模型不能學(xué)習(xí)到充分的鄰域信息，而太大的采樣面積會(huì)引入太多噪聲，影響模型效果

3.5.3 嵌入向量維度大小對(duì)比

我們也針對(duì)不同的嵌入層維度做了對(duì)比測(cè)試，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在D=32的時(shí)候模型的表現(xiàn)最好，因?yàn)橐话銇碚f嵌入層向量維度大小代表著模型將能學(xué)習(xí)到的信息深度，越大自然能學(xué)習(xí)到關(guān)于商品和用戶的越多信息，然而太大的嵌入層會(huì)使得模型過擬合。

3.5.4可解釋性分析

基于知識(shí)圖譜的推薦系統(tǒng)彌補(bǔ)了協(xié)同過濾方法的不足，通過引入知識(shí)內(nèi)容豐富了模型的信息，知識(shí)圖譜中從用戶節(jié)點(diǎn)到商品節(jié)點(diǎn)的元路徑提高了模型的可解釋性。

4總結(jié)：

本文提出了基于知識(shí)圖譜的注意力卷積圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法KGACN。卷積圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在知識(shí)圖譜上融合節(jié)點(diǎn)鄰域的信息，學(xué)習(xí)到更佳的實(shí)體表示，而注意力機(jī)制能分辨不同節(jié)點(diǎn)所體現(xiàn)出來的權(quán)重，賦予模型過濾不重要信息的能力。此外，知識(shí)圖譜的節(jié)點(diǎn)之間具有大量的聯(lián)系，在建立了商品到商品，商品到屬性的關(guān)系之后，有助于提升推薦算法的呈現(xiàn)給用戶的結(jié)果的多樣性。

本文主要以商品端為中心來提升推薦算法的效果，后續(xù)將考慮從用戶端信息入手，同時(shí)研究更有效的知識(shí)圖譜信息融合算法，以更進(jìn)一步地挖掘出框架的潛能。

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