利用知识图谱的推荐系统研究综述

摘要：随着互联网的快速发展,如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要.推荐系统作为一种信息过滤的方法,旨在为用户推荐个性化内容.传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题,近年来,研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息,不仅能够缓解以上问题,同时增强了推荐系统的整体性能.利用知识图谱的推荐系统研究主要包括三方面内容:介绍推荐系统和知识图谱的基本概念,指出现有推荐算法的不足之处;根据不同核心技术详细分析利用知识图谱的推荐系统研究现状,评估不同方法的技术优势与挑战;总结相关应用场景和数据集信息,并展望未来发展前景.

关键词：

推荐系统个性化内容知识图谱数据稀疏冷启动

分类号：

TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：

国防科技大学校科研计划项目 ( ZK20-46 ) 特殊领域青年人才托举工程项目 ( 2021-JCJQ-QT-050 )

论文发表日期：

2023-02-16

在线出版日期：

2023-02-27 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：

13 ( 30-42 )

英文信息

网址：利用知识图谱的推荐系统研究综述 https://m.mxgxt.com/news/view/1572998

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