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...
多样性:通过知识图谱中不同的关系链接种类,有利于推荐结果的发散。 二、知识图谱与推荐系统相结合的方法 1、 基于特征的推荐方法 基于特征的推荐方法,主要是从知识图谱中抽取一些用户和物品的属性作为特征,放入到传统模型中,如FM模型、LR模型等等。这并非是专门针对知识图谱设计,同时也无法引入关系特征。 这类方法统一...
推荐算法模型:如图6的左侧部分所示,将用户和电影作为输入,模型的预测结果为用户对该电影的喜好分数,数值为0~1。 交叉压缩单元模型:如图6的中间部分,在低层将左右两个模型桥接起来。将电影评分数据集中的电影向量与知识图谱中的电影向量特征融合起来,再分别放回各自的模型中,进行监督训练。 知识图谱词嵌入(Knowledge ...
「依次学习(one-by-one learning)」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(joint learning)」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...
在知识图谱领域,UXDB-AI数据库可以用于存储实体和关系的向量表示。通过将知识图谱中的实体和关系转换为向量形式并存储在UXDB-AI数据库中,我们可以利用向量计算来发现实体之间的相似性和关系,从而支持更加复杂和灵活的图谱查询和推理任务,有助于实现更加智能化的问答、维护系统等应用。
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) ...
知识图谱是 2012 年由 Google 提出的一种语义关系,其旨在通过各个实体之间的语义关系,为用户发掘出潜在的信息[6]。知识图谱可以融合各个数据源得到的语义信息,然后通过推理得到潜在信息为用户服务。目前,知识图谱的应用已经成为学术界的研究热点。推荐系统也不例外。知识图谱可以将推荐系统中的用户和用户、物品和物品以及...
知识图谱是一种以图结构表示知识的模型,其中节点表示实体,边表示实体之间的关系。知识图谱可以通过自动化方法从结构化和非结构化数据中抽取出来,形成一个综合的知识网络。知识图谱的建立可以帮助我们组织和理解大量的知识信息。 二、推荐系统算法及挑战 推荐系统旨在根据用户的兴趣和需求,向他们提供相关的信息、产品或服务...
一般来说,现有的可以将知识图谱引入推荐系统的工作分为两类: 以LibFM[1]为代表的通用的基于特征的推荐方法(generic feature-based methods)。这类方法统一地把用户和物品的属性作为推荐算法的输入。例如,LibFM将某个用户和某个物品的所有属性记为x,然后令该用户和物品之间的交互强度y(x)依赖于属性中所有的一次项和...
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