一个知识图谱由若干个三元组（h、r、t）组成，其中 h 和 t 代表一条关系的头结点和尾节点，r 代表关系。引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于：「精确性」：为物品 item 引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣「多样性」：提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散，避免推荐结果局限于单一类...
1.2.1 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding) 知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)为知识图谱中的每个实体和关系学习得到一个低维向量,同时保持图中原有的结构或语义信息。一般而言,知识图谱特征学习的模型分类两类:基于距离的翻译模型和基于语义的匹配模型。 基于距离的翻译模型(distance-based translational...
实践证明,混合推荐系统通常可以获得更好的推荐结果,并且近年来越来越受欢迎。 知识图谱概述 知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种描述实体或概念并使用不同类型的语义关系将它们连接起来的结构。2012 年,Google提出术语“知识图谱”来指代语义知识在网络搜索中的使用,目的是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索体验。在“知...
知识图谱是一种有向异构图,其三元组结构(head、relation、tail)组成的实体及其关系,可以提供辅助信息。 上面的三元组例子中,Forrest Gump是要推荐的内容,其它信息都是知识图谱中查到的这条内容的辅助信息。 Q1:知识图谱能做什么? 案例一:根据知识图谱关联的同staff信息推荐相似电影 案例二:根据关键词关联关系推荐相似...
三、知识图谱在推荐应用的优势 知识图谱就是实体的属性关系网,能够很好的表达实体之间的关系,这个关系可以是具有同样属性的实体,也可以是上下位的实体关系。 对于推荐系统来说,这个图谱中的实体不仅仅是推荐的内容,还包含了用户的信息,或者是标签,所以知识图谱很好的提供了一个推荐对象的关系网。 通过知识图谱,推荐系...
一、知识图谱 背景: 知识图谱于2012年5月17日由Google正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,改善用户的搜索质量以及搜索体验。随着人工智能的技术发展和应用,知识图谱逐渐成为关键技术之一,现已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。 定义
缺乏语义信息：传统的推荐系统只能基于用户的历史行为数据进行推荐，无法挖掘用户的潜在兴趣和需求，缺乏语义信息。二、知识图谱的概念与优势 知识图谱是一种将不同领域的知识进行结构化和整合的技术。它可以将不同领域的知识进行结构化和整合，为推荐系统提供更加丰富的语义信息。知识图谱的优势主要体现在以下几个方面：...
三、知识图谱在推荐应用的优势 知识图谱就是实体的属性关系网,能够很好的表达实体之间的关系,这个关系可以是具有同样属性的实体,也可以是上下位的实体关系。 对于推荐系统来说,这个图谱中的实体不仅仅是推荐的内容,还包含了用户的信息,或者是标签,所以知识图谱很好的提供了一个推荐对象的关系网。
通过知识图谱,推荐系统可以很好给你推荐关联内容,例如,你购买了手机,那么它就可以给你推荐充电宝、保护套、钢化膜等,因为在它的脑子中知道这些产品是手机的附件。 也可以通过用户搜索的蓝牙耳机,给他推荐同样具有蓝牙功能的耳机。 四、图谱在推荐中的应用