bjfuthesis (6jun21)

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 # 北京林业大学 (BJFU) 毕业论文模板 (LaTeX)
 Copyright (C) 2021 Liu Changxin
 
-Version 1.0.2 (2021-06-05)
+Version 1.0.3 (2021-06-06)
 
 ## Abstract
 This is a class file for producing dissertations and theses according to the Beijing Forestry University (BJFU) Guidelines for Undergraduate Theses and Dissertations.
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@@ -132,7 +132,7 @@
   year      = {2000},
   publisher = {University of California, Irvine Irvine},
   pages     = {1--4},
-  location       = {Berkeley},
+  location  = {Berkeley}
 }
 
 @inproceedings{koren2008factorization,
@@ -257,7 +257,7 @@ International World Wide Web Conferences Steering Committee},
   title   = {知识图谱技术综述},
   author  = {徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳},
   journal = {电子科技大学学报},
-  volume          = {1},
+  volume  = {1},
   number  = {4},
   pages   = {589-606}
 }
@@ -361,6 +361,7 @@ International World Wide Web Conferences Steering Committee},
   title   = {基于知识图谱的推荐系统研究综述},
   author  = {秦川 and 祝恒书 and 庄福振 and 郭庆宇 and 张琦 and 张乐 and 王超 and 陈恩红 and 熊辉},
   journal = {中国科学:信息科学},
+  volume  = {50},
   number  = {7},
   pages   = {937-956},
   year    = {2020}
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@@ -176,6 +176,7 @@ Neo4j是一个具有高性能的图数据库，它将结构化的数据信息储
 \chapter{基于涟漪网络知识图谱的推荐算法}
 \label{ch:offline-recommendation}
 \section{涟漪网络}
+本算法基于文献\parencite{wang2018ripplenet}实现，并在其基础上进行了一定的改进：文献\parencite{wang2018ripplenet}中计算用户偏好时并未考虑用户收藏，本文在计算用户偏好时，将用户收藏考虑在内，这在一定程度上缓解了数据稀缺性问题和冷启动问题并改进了推荐性能。
 \subsection{架构}
 涟漪网络的总体架构如图\ref{fig:ripplenet-framework}所示，图上方的知识图谱中展示了由用户交互产生的涟漪。涟漪网络以一个用户$u$和一个电影$v$作为输入，并输出用户$u$与电影$v$之间产生交互的概率。对输入用户$u$而言，其历史交互记录$V_u$是知识图谱中的种子集，而后沿着知识图谱中的关系边形成多个涟漪集$S_u^{k}\ (k=1, 2, \dots, H)$。第k个涟漪集是种子集$V_u$经过$k$跳得到的知识三元组。然后迭代地利用这些涟漪集与电影$v$的嵌入表示（黄色的块）计算出用户$u$对电影$v$的的响应（绿色的块），最后结合得到用户的最终嵌入表示（灰色的块）。最终，利用用户$u$与电影$v$的嵌入表示计算出用户$u$对电影$v$感兴趣的预测概率$y_{uv}$。
 \begin{figure}
@@ -189,13 +190,13 @@ Neo4j是一个具有高性能的图数据库，它将结构化的数据信息储
 \end{figure}
 知识图谱常常含有丰富的事实信息与实体间的联系。比如，图\ref{fig:illustration-of-ripple-sets}（图中不同颜色的圆圈表示不同跳数的涟漪集，越浅的蓝色代表种子集与该区域内实体的关联程度越低）中电影“阿甘正传”与“罗伯特·泽米吉斯”相连，它们之间的联系为“罗伯特·泽米吉斯”是电影“阿甘正传”的导演。而“回到未来”也与“罗伯特·泽米吉斯”相连。因此，如果一个用户与电影“阿甘正传”交互过，则他很有可能也对“回到未来”感兴趣。为了描述用户在知识图谱中分层次的潜在偏好集，递归定义用户$u$的$k$跳相关实体如下：
 
-\textbf{定义1（相关实体集） } 给定交互矩阵$\Upsilon$与知识图谱$G$，则用户$u$的$k$跳相关实体集的定义为式\eqref{relevant-entities}。
+\textbf{定义1（相关实体集）} 给定交互矩阵$\Upsilon$与知识图谱$G$，则用户$u$的$k$跳相关实体集的定义为式\eqref{relevant-entities}。
 
 \begin{equation}
 	E_u^k=\{t|(h, r, t)\in G \text{且} h\in E^{k-1}_u\}, k = 1, 2, \dots, H\label{relevant-entities}
 \end{equation}
 
-式\eqref{relevant-entities}中，$E_u^0=V_u=\{v | y_{uv}=1\}$是用户的历史偏好集，可以看作是用户$u$在知识图谱中的种子集。
+式\eqref{relevant-entities}中，$E_u^0=V_u=\{v | y_{uv}=1\}$是用户的历史偏好集（历史偏好集是指用户在最高为5的评分中给出的评分$\geqslant$4的物品以及用户已加入收藏的物品），可以看作是用户$u$在知识图谱中的种子集。
 
 相关实体集可以看作是用户的历史偏好集在知识图谱中的自然扩展。给定相关实体集的定义，以下定义用户$u$的$k$跳涟漪集：
 
@@ -298,7 +299,7 @@ Neo4j是一个具有高性能的图数据库，它将结构化的数据信息储
 在涟漪网络中，一个可能的问题是涟漪集中的电影非常多，从而在偏好传递的过程中不可避免地导致用户的真实潜在偏好信息被稀释。然而，用户点击记录中不同的电影常常高度重叠（从种子集出发到达一部电影常常有不止一条路径），这在很大程度上避免了真实潜在偏好信息被稀释的问题。比如，在图\ref{fig:illustration-of-ripple-sets}中，如果一个用户喜欢“阿甘正传”，则他也可能喜欢“荒岛余生”。在该知识图谱中，从“阿甘正传”到“荒岛余生”有两条路径：“阿甘正传-U.S.-荒岛余生”与“阿甘正传-汤姆·汉克斯-荒岛余生”，这正是涟漪重叠的表现。
 \section{测试}
 \subsection{数据集}
-本测试使用“MovieLens 1M Dataset”数据集。该数据集由电影信息、用户信息以及用户对电影的评分三部分组成。其中，含有电影数据3883条、用户数据6040条以及1000209条用户对电影的评分数据。因该数据集数据量适中，数据准确可靠，因此在推荐系统的性能测试中被广泛使用。
+本测试使用“MovieLens 1M Dataset”数据集。该数据集由电影信息、用户信息以及用户对电影的评价三部分组成。其中，含有电影数据3883条、用户数据6040条以及1000209条用户对电影的评价数据。因该数据集数据量适中，数据准确可靠，因此在推荐系统的性能测试中被广泛使用。
 
 本测试使用的知识图谱来自Microsoft Satori，是依据“MovieLens 1M Dataset”中的电影名称从Microsoft Satori中提取相关的节点的与关系数据得到的。
 \subsection{基线}
@@ -353,7 +354,7 @@ Wide\&Deep\cite{cheng2016wide}是一个结合线性路径的推荐模型。类�
 
 本系统在MongoDB数据库中建立4个集合，分别用于存储用户、管理员、体裁与电影数据。因其中的数据为非结构化数据，因此无法用表格的形式给出，目前习惯上以JSON形式给出数据的逻辑结构，以下以JSON形式来表示存储结构：
 
-以下为普通用户集合的数据结构，用户集合中的文档存储用户ID、哈希处理后的密码、其评价过的电影（包括电影ID、评分及时间）以及由推荐算法服务器写入的推荐列表、已购买电影及心愿单：
+以下为普通用户集合的数据结构，用户集合中的文档存储用户ID、哈希处理后的密码、其进行过评分的电影（包括电影ID、评分及时间）以及由推荐算法服务器写入的推荐列表、已购买电影及心愿单：
 \begin{verbatim}
     {
         _id: Integer,
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--- a/Master/texmf-dist/doc/latex/bjfuthesis/example/thesis.pdf
+++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/bjfuthesis/example/thesis.pdf
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@@ -23,12 +23,14 @@
 \def\keywords@label@zh{关键词：}
 \def\keywords@label@en{Keywords: }
 \def\chartnote@label{注：}
-\ProvidesClass{bjfuthesis}[2021/06/05 A thesis class for Beijing Forestry University]
+\ProvidesClass{bjfuthesis}[2021/06/06 A thesis class for Beijing Forestry University]
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