第二代推荐系统(2003-2014),主要是基于时间、位置、用户组评分等特征上下文,对这一代推荐系统的研究目前仍在进行中。第三代推荐系统的研究更侧重在基于表示学习的语义模型以及在推荐过程中会有较多的关于知识组件的使用。 01基于协同过滤的推荐方法 协同过滤方法(Collaborative Filtering,CF)是一种传统的推荐方法,体现...
经过激烈鏖战,由他们开发的智能推荐系统对500万听歌用户的数据进行建模,根据每个用户的个性化兴趣偏好从数十万首歌曲库中为每个用户生成千人千面的歌曲推荐结果,推荐精度力克包括来自剑桥大学、牛津大学、密歇根大学等等的300多支参赛队伍,一举获得冠军。达观智能推荐基于前沿的人工智能和大数据分析挖掘技术,经过多年的产品打磨...
「可解释性(explainability)」:连接用户的历史记录和推荐结果,从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度,增强用户对推荐系统的信任。 但是知识图谱难以与神经网络直接结合,所以引出了「knowledge representation learning」,通过学习entity和relation的embedding之后,再嵌入到神经网络中。embedding方法主要可以分为「translational d...
依次学习:使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量,然后将这些低维向量(TransR方法等),引入推荐系统再做后面的处理。即只把知识图谱作为一个 side info,多一维特征的处理方式。 联合学习:将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-end)的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后...
第1个提高推荐系统的精度(Precision),更准确的发现item之间的相似性,如下图2部电影,能通过Tom Hanks做个连接。 第2个提高推荐系统的多样性(Diversity),可以通过主演扩展,可以通过电影类别扩展,也可以通过导演扩展,总有一款是用户非常喜欢的。 第3个是可解释性(Explainability),可以用KG的path来解释系统为什么会推荐...
知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式: 依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN)联合训练的方法主要有:Ripple Network交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR) ...
相比传统的推荐系统,基于知识图谱的推荐系统具有以下优势: 2.1考虑用户兴趣的多样性:基于知识图谱的推荐系统可以通过分析知识图谱中的关系,发现用户兴趣之间的联系,从而提供更加多样化和个性化的推荐结果。 2.2解决冷启动问题:传统的推荐系统在面对新用户或新物品时往往无法提供准确的推荐结果。而基于知识图谱的推荐系统可以...
结合知识图谱特征学习的推荐系统 知识图谱特征学习与推荐系统相结合,往往有以下几种方式:依次训练、联合训练、交替训练。 依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (...
基于嵌入的知识感知推荐器: CKE:通过集成协同过滤和知识图谱嵌入,使推荐系统更深入理解项目关系。 KTUP:实现协同过滤和知识图谱信号互补,提供更全面的推荐。 基于GNN 的 KG 增强推荐器: KGNN-LS:KGNN-LS 考虑用户对图卷积中不同知识三元组的偏好,通过引入标签平滑作为正则化,促进知识图谱中相关实体间相似偏好权重的...
推荐系统自 1994 年由明尼苏达大学研究组 GroupLens 第一次提出后,经过二十多年的发展,已经逐渐趋于成熟[2]。传统的推荐系统领域将推荐方法共分为三种,一是协同过滤推荐,二是基于内容推荐,三是混合推荐[3]。 然而目前,推荐系统仍然存在着例如冷启动、稀疏性等问题,本课题采用基于知识图谱进行推荐的意义即在于此。