基于知识图谱的推荐系统研究综述

基于知识图谱的推荐系统研究综述 推荐系统是当前Web场景中的热点研究领域之一，其主要目的是为用户推荐个性化的在线商品或信息，以解决信息过载问题，提升用户体验。随着互联网的快速发展，我们正处于一个信息爆炸的时代，推荐系统作为一种有效地解决信息泛滥的方法受到了大量国内、国外研究者的广泛研究。 基于知识图谱的推荐系统是当前推荐系统研究的热点领域之一。知识图谱是一种大规模的图形结构数据，它可以蕴含丰富的信息，例如实体、关系、属性等。通过挖掘知识图谱中的信息，可以有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题，例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。 本文对基于知识图谱的推荐系统进行了全面的综述。简单介绍推荐系统与知识图谱中的一些基本概念。然后，详细介绍现有方法如何挖掘知识图谱不同种类的信息并应用于推荐系统。此外，本文还总结了相关的一系列推荐应用场景。本文提出了对基于知识图谱的推荐系统前景的看法，并展望了该领域未来的研究方向。 基于知识图谱的推荐系统可以解决推荐系统中存在的一些关键问题，例如： 1. 数据稀疏问题：通过知识图谱中的实体、关系、属性等信息，可以丰富推荐系统中的数据，解决数据稀疏问题。 2. 冷启动问题：通过知识图谱中的信息，可以为新用户或新项目提供更好的推荐结果，解决冷启动问题。 3. 推荐多样性问题：通过知识图谱中的信息，可以提供更加多样化的推荐结果，解决推荐多样性问题。 基于知识图谱的推荐系统还可以应用于各种领域，例如： 1. 电子商务推荐系统：通过知识图谱中的信息，可以为用户提供更加精准的商品推荐结果。 2. 新闻推荐系统：通过知识图谱中的信息，可以为用户提供更加相关的新闻推荐结果。 3. POI推荐系统：通过知识图谱中的信息，可以为用户提供更加相关的POI推荐结果。 基于知识图谱的推荐系统是当前推荐系统研究的热点领域之一，它可以解决推荐系统中存在的一些关键问题，并且可以应用于各种领域，具有广泛的应用前景。