推荐系统知识图谱

博客介绍了推荐系统的基础知识框架,涉及相似度矩阵计算,还提及UserCF和Itemcf两种方法,以及杰卡德相似度的相关内容,聚焦信息技术领域的推荐系统知识。

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推荐系统的基础知识框架

推荐系统基础
余弦相似度
在这里插入图片描述

相似度矩阵计算和UserCF和Itemcf

基于ItemCF
基于UserCF
相似度

杰卡德相似度

### 推荐系统中使用知识图谱的技术原理 推荐系统通过引入知识图谱,能够显著提升其性能和用户体验。以下是关于推荐系统中使用知识图谱的具体实现方案和技术原理: #### 1. 知识图谱构建 在电商商品推荐场景下,构建知识图谱的第一步是对数据进行结构化处理[^1]。这通常涉及以下几个方面: - **实体识别**:从原始数据中提取出有意义的实体(如商品名称、品牌、类别等)。 - **关系抽取**:定义并建立不同实体之间的关联关系(如“属于”、“购买过”、“喜欢”等)。 - **属性标注**:为每个实体赋予具体的特征描述(如价格范围、颜色、尺寸等)。 这一过程可以通过自然语言处理技术完成,也可以借助人工标注或半自动化工具。 #### 2. 基于知识图谱的推理机制 知识图谱的核心优势在于支持复杂的关系推理。例如,在医疗领域中的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统中,当用户提问“阿尔茨海默病治疗的最新研究是什么?”时,系统可通过以下方式利用知识图谱增强检索效果[^2]: - 利用语义匹配找到与疾病相关的节点及其邻接关系; - 结合时间维度筛选最新的研究成果; - 将多个来源的信息聚合生成最终的回答。 这种基于路径查询的方法不仅限于文本类资源索引,还可以扩展到多媒体形式的数据集上。 #### 3. 融入个性化因素 为了使推荐更加精准贴切用户的偏好习惯,还需要考虑加入更多个性化的考量要素。比如某位资深研究员提到他在实际工作中积累的经验教训——即如何平衡通用模型训练成果同特定行业需求之间差异的重要性[^3]。他强调说:“即使是最先进的算法也需要经过精心调整才能适应具体应用场景。” 因此,在设计阶段就应该充分考虑到目标群体的特点以及业务逻辑约束条件等因素的影响作用。 #### 4. 效果评估与持续改进 最后一步则是定期监控各项指标表现情况并对整个流程做出相应修改完善措施直至达到预期标准为止 。 这可能涉及到重新审视初始假设前提或者探索新的特征工程方向等等操作步骤 。 --- ### 示例代码片段展示如何加载预训练好的TransE模型来进行简单的链接预测任务 ```python from pykeen.datasets import get_dataset from pykeen.models import TransE # 加载FB15k-237 数据集作为演示用途 dataset = get_dataset(dataset='fb15k237') # 初始化TransE模型实例对象 model = TransE( triples_factory=dataset.training, ) # 训练模型参数直到收敛状态 _ = model.fit(triples_factory=dataset.training) ``` 上述脚本展示了PyKEEN库内部封装好了的功能接口调用方法 , 可以为开发者快速入门提供帮助指南参考资料 。 ---
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