その他令和7年2月14日

基于知识图谱的推荐方法 (Recommendation Methods Based on Knowledge Graphs)

掲載日
令和7年2月14日
号種
政府調達
原文ページ
p.38
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基于知识图谱的推荐方法 (Recommendation Methods Based on Knowledge Graphs)

令和7年2月14日|p.38

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知识图谱 (Knowledge Graph) 是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体 - 关系 - 实体”三元组,以及实体及其相关属性 - 值对,实体间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。
知识图谱在推荐系统中的应用主要有两种:一种是利用知识图谱作为辅助信息来增强推荐系统的性能;另一种是将知识图谱直接嵌入到推荐模型中,以提高推荐的准确性和可解释性。
基于知识图谱的推荐方法可以分为以下几类: 1. 基于路径的方法:通过在知识图谱中寻找用户和物品之间的路径来生成推荐。 2. 基于嵌入的方法:将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中,然后利用这些向量进行推荐。 3. 基于图神经网络的方法:利用图神经网络对知识图谱进行建模,从而捕捉复杂的结构和语义信息。
知识图谱的应用不仅限于推荐系统,还可以应用于问答系统、搜索引擎、自然语言处理等多个领域。随着大数据和人工智能技术的发展,知识图谱将在更多场景中发挥重要作用。
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基于知识图谱的推荐方法 (Recommendation Methods Based on Knowledge Graphs) - 第38頁
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