基于多异构拓扑图协同与层次对比学习的知识感知推荐性能增强方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2025060795

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (7): 2085-2095.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2025060795

基于多异构拓扑图协同与层次对比学习的知识感知推荐性能增强方法

樊海玮, 丁文帅(), 邢宏政

长安大学信息工程学院，西安 710064

收稿日期:2025-07-17 修回日期:2025-09-30 接受日期:2025-10-09 发布日期:2025-10-15 出版日期:2026-07-10
通讯作者: 丁文帅
作者简介:樊海玮（1974—），男，陕西西安人，副教授，硕士，主要研究方向：知识图谱、软件系统设计
邢宏政（2002—），男，山东聊城人，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱、推荐系统。

Knowledge-aware recommendation performance enhancement method based on multi-heterogeneous topology collaboration and hierarchical contrastive learning

Haiwei FAN, Wenshuai DING(), Hongzheng XING

School of Information Engineering，Chang'an University，Xi'an Shaanxi 710064，China

Received:2025-07-17 Revised:2025-09-30 Accepted:2025-10-09 Online:2025-10-15 Published:2026-07-10
Contact: Wenshuai DING
About author:FAN Haiwei， born in 1974， M. S.， associate professor. His research interests include knowledge graph， software system design.
XING Hongzheng， born in 2002， M. S. candidate. His research interests include knowledge graph， recommender system.

摘要/Abstract

摘要：

针对知识感知推荐中高阶语义关系建模不足、挖掘项目深层关联不充分及知识图谱结构特征利用层次浅的问题，提出一种基于多异构拓扑图协同与层次对比学习的知识感知推荐性能增强方法（MTHCL）。首先，构建3类异构视图：项目-项目视图（CFIG）用于捕捉协同过滤信号，项目-实体视图（KGIG）用于挖掘语义关联，用户偏好图（UPG）则通过动态注意力机制建模多跳兴趣演化；其次，设计分层对比学习策略，与异构拓扑图协同形成互补机制，在局部层聚焦用户-项目的直接交互特征确保基础语义准确性，在动态层利用注意力加权聚合多跳关系提升场景适应性，在全局层融合多视图信息以保证语义一致性；最后，引入正则化项来抑制过拟合，并结合综合损失函数优化方法。实验结果表明， MTHCL的曲线下面积（AUC）和F1分数（F1）均为最高，较最优基线方法——多层次跨视图对比学习知识感知推荐系统（MCCLK）在Book-Crossing数据集上分别提升了2.23和2.19个百分点，在MovieLens-1M数据集上分别提升了1.24和1.78个百分点，在Last.FM数据集上分别提升了1.86和1.97个百分点。消融实验结果也证实了多视图协同与层次化对比学习对性能提升的关键贡献，验证了它们在有效增强推荐性能上的优越性。

关键词: 知识感知推荐, 异构拓扑协同, 层次对比学习, 动态偏好建模

Abstract:

To address knowledge-aware recommendation limitations， including insufficient high-order semantic modeling， weak exploitation of item deep correlations， and weak exploitation of knowledge graph structure feature， a knowledge-aware recommendation performance enhancement method based on Multi-heterogeneous Topology collaboration and Hierarchical Contrastive Learning （MTHCL） was proposed. First， three heterogeneous graphs were constructed： a Collaborative Filtering-based Item-item Graph （CFIG） was designed to capture collaborative filtering signals， a Knowledge Graph-based Item-entity Graph （KGIG） was established to mine semantic associations， and a User Preference Graph （UPG） was developed to model multi-hop interest evolution via dynamic attention mechanism. Then， a hierarchical contrastive learning strategy was designed to establish a complementary mechanism across heterogeneous topological views. In the local layer， semantic accuracy was ensured by focusing on the direct interaction features between users and items； in the dynamic layer， scene adaptability was enhanced by using attention weighted aggregation of multi-hop relationships； in the global layer， semantic consistency was guaranteed through fusing multi-view information. Finally， regularization term was introduced to suppress overfitting， and an integrated loss function was used to optimize the method. Experimental results demonstrate that MTHCL achieves the highest Area Under Curve （AUC） and F1-score （F1）， outperforming the best baseline method — Multi-level Cross-view Contrastive Learning for Knowledge-aware Recommender System （MCCLK） by 2.23 and 2.19 percentage points on the Book-Crossing dataset， 1.24 and 1.78 percentage points on the MovieLens-1M dataset， and 1.86 and 1.97 percentage points on the Last.FM dataset. Ablation study results confirm the critical contributions of multi-view collaboration and hierarchical contrastive learning to performance enhancement， and also verify the superiority of multi-view collaboration and hierarchical contrastive learning in effectively enhancing recommendation performance.

Key words: knowledge-aware recommendation, heterogeneous topology collaboration, hierarchical contrastive learning, dynamic preference modeling

中图分类号:

TP391.4

樊海玮, 丁文帅, 邢宏政. 基于多异构拓扑图协同与层次对比学习的知识感知推荐性能增强方法[J]. 计算机应用, 2026, 46(7): 2085-2095.

Haiwei FAN, Wenshuai DING, Hongzheng XING. Knowledge-aware recommendation performance enhancement method based on multi-heterogeneous topology collaboration and hierarchical contrastive learning[J]. Journal of Computer Applications, 2026, 46(7): 2085-2095.

图/表 14

表1 符号说明

Tab. 1 Symbol description

符号	含义	符号	含义
$u *$	对比用户（非当前用户）	$i *$	对比项目（非当前项目）
$e *$	对比实体（非当前实体）	$I o U G k g$	KG图的项目-实体交并比
$x i C$	项目最终表示	$M c$	归一化项目交互矩阵
$x u C$	用户最终表示	$I o U c$	CF图项目间交并比
$G k g$	知识图谱	$e i (m)$	项目 $i$ 第 $m$ 层的嵌入
$Y$	用户项目	$e u (m)$	项目 $u$ 第 $m$ 层的嵌入
$L g l o b a l$	全局对比损失	$G p d$	用户 $u$ 的偏好图
$L c$	动态对比损失	$L r e c$	BPR排序损失
$L l o c a l$	局部对比损失	$M G k g$	KG图归一化语义矩阵

表1 符号说明

Tab. 1 Symbol description

符号	含义	符号	含义
$u *$	对比用户（非当前用户）	$i *$	对比项目（非当前项目）
$e *$	对比实体（非当前实体）	$I o U G k g$	KG图的项目-实体交并比
$x i C$	项目最终表示	$M c$	归一化项目交互矩阵
$x u C$	用户最终表示	$I o U c$	CF图项目间交并比
$G k g$	知识图谱	$e i (m)$	项目 $i$ 第 $m$ 层的嵌入
$Y$	用户项目	$e u (m)$	项目 $u$ 第 $m$ 层的嵌入
$L g l o b a l$	全局对比损失	$G p d$	用户 $u$ 的偏好图
$L c$	动态对比损失	$L r e c$	BPR排序损失
$L l o c a l$	局部对比损失	$M G k g$	KG图归一化语义矩阵

图1 MTHCL的结构

Fig. 1 Framework of MTHCL

图2 项目-项目（实体）图

Fig. 2 Item-item （entity） graph

图3 零阶偏好图

Fig. 3 Zero-order preference graph

图4 低阶偏好图

Fig. 4 Low-order preference graph

图5 高阶偏好图生成过程

Fig. 5 High-order preference graph generation process

图6 动态对比学习示意图

Fig. 6 Schematic diagram of dynamic contrastive learning

表2 实验环境

Tab. 2 Experimental environment

项目	配置
GPU	NVIDIA 4090
CPU	Xeon Platinum 8481C
操作系统	Windows 10
编程语言	Python 3.9
深度学习框架	PyTorch 2.1
环境管理工具	Anaconda 4.9.2
计算框架	CUDA 12.1

表3 对比实验中的训练参数设置

Tab. 3 Training parameter setting in comparison experiments

数据集	嵌入向量维度 $d$	局部对比学习权重 $λ 1$	对比学习合并权重 $λ 2$	迭代次数	批处理大小
Book-Crossing	64	1	0.7	500	2 048
MovieLens-1M	64	1	0.8	300	2 048
Last.FM	64	1	0.7	400	2 048

表3 对比实验中的训练参数设置

Tab. 3 Training parameter setting in comparison experiments

数据集	嵌入向量维度 $d$	局部对比学习权重 $λ 1$	对比学习合并权重 $λ 2$	迭代次数	批处理大小
Book-Crossing	64	1	0.7	500	2 048
MovieLens-1M	64	1	0.8	300	2 048
Last.FM	64	1	0.7	400	2 048

表4 数据集的统计信息

Tab. 4 Dataset statistics

数据集	用户项目交互图				知识图谱
数据集	用户数	项目数	交互数	稀疏性/%	实体数	关系数	三元组数
Book-Crossing	17 860	14 967	139 746	99.94	77 903	25	151 500
MovieLens-1M	6 036	2 445	753 772	94.89	182 011	12	1 241 996
Last.FM	1 872	3 846	42 346	99.41	9 366	60	15 518

图7 Last.FM数据集的节点连接度分布

Fig. 7 Node degree distribution of Last.FM dataset

表5 点击率预测场景下各模型在3个数据集上的实验结果对比

Tab. 5 Comparison of experimental results of various models in click-through rate prediction scene on three datasets

模型	Book-Crossing		MovieLens-1M		Last.FM
模型	AUC	F1	AUC	F1	AUC	F1
RippleNet	0.721 1	0.647 2	0.919 0	0.842 2	0.776 2	0.702 5
PER	0.604 8	0.572 6	0.712 4	0.667 0	0.641 4	0.603 3
KGCN	0.684 0	0.631 3	0.909 1	0.836 6	0.802 7	0.708 6
KCNN-LS	0.676 2	0.631 4	0.914 0	0.841 0	0.805 2	0.722 4
KGIN	0.727 3	0.661 4	0.919 0	0.844 1	0.848 6	0.760 2
KGAT	0.731 4	0.654 4	0.914 0	0.844 0	0.829 4	0.742 5
MCCLK	0.7625	0.677 2	0.9351	0.855 9	0.8763	0.8008
EMKR	0.746 1	0.6777	0.923 1	0.848 1	0.808 4	0.752 9
UPIACM	0.760 8	0.675 1	0.935 0	0.8631	0.845 1	0.766 8
KGIE	0.759 0	0.673 6	0.933 8	0.862 1	0.868 2	0.792 5
MTHCL	0.784 8	0.699 1	0.947 5	0.873 7	0.894 9	0.820 5

图8 超参数在3个数据集上的AUC和F1分数对比

Fig. 8 AUC and F1 comparison of hyperparameters on three datasets

图9 消融实验结果

Fig. 9 Results of ablation experiments

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基于多异构拓扑图协同与层次对比学习的知识感知推荐性能增强方法

Knowledge-aware recommendation performance enhancement method based on multi-heterogeneous topology collaboration and hierarchical contrastive learning

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