推荐系统知识图谱

最新推荐文章于 2024-03-18 16:49:09 发布
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分类专栏： 推荐系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Elvis__c/article/details/110881025
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

推荐系统中的知识图谱技术
AI天才研究院
01-01 535
1.背景介绍 推荐系统是现代信息处理中不可或缺的技术，它广泛应用于电商、社交网络、新闻推送、视频推荐等各个领域。传统的推荐系统主要包括基于内容、基于协同过滤和混合推荐等方法。随着大数据时代的到来，数据量的增长为推荐系统带来了巨大挑战，传统的推荐算法在处理大规模数据时效率低，难以实时更新。此外，传统推荐系统在处理新用户、冷启动问题方面也存在一定局限性。
结合知识图谱实现基于电影的推荐系统.pdf
09-02
在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。
【推荐系统】推荐系统知识图谱
ss的程序人生
03-21 1021
推荐系统知识图谱 参考 [1] 本人github
【综述】基于知识图谱的推荐系统综述
zenRRan的博客
07-07 6462
来自：AI自然语言处理与知识图谱基于知识图谱的推荐系统综述作者信息 Elesdspline目前从事NLP与知识图谱相关工作。导语 本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一...
TKDE 2020 | 综述：基于知识图谱的推荐系统
读芯术的博客
01-22 3714
TKDE 2020综述：基于知识图谱的推荐系统A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems中科院计算所、百度、港科大、中科大...
知识图谱与推荐系统
datayx的文章
12-26 1680
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????文末有送新书福利！活动截止时间为12月30日中午12点。知识图谱与个性化推荐1、推荐系统的任务和难点推荐系统一般分为两类：评分预测：预测用户对物品的评价。例如：电影推荐中，系统需要预测用户对电影的评分，并以此为根据推送用户可能喜欢的电影。使用的数据为用户的评分，能反应喜好程度，称为显示反馈。点击率预估：预测用户对于物品是否点击。例如：新闻推荐，预测用户点击某新...
Python毕业设计基于知识图谱的大学生能力评价与职位推荐系统源码（高分项目）
12-02
Python毕业设计基于知识图谱的大学生能力评价与职位推荐系统源码（高分项目）Python毕业设计基于知识图谱的大学生能力评价与职位推荐系统源码（高分项目）Python毕业设计基于知识图谱的大学生能力评价与职位推荐系统...
Python毕业设计基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统源码.zip
12-02
Python毕业设计基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统源码.zipPython毕业设计基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统源码.zipPython毕业设计基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统源码.zipPython毕业设计...
基于python+vue知识图谱的智能旅游推荐系统源码+文档简介.zip
06-11
基于python+vue知识图谱的智能旅游推荐系统源码+文档简介.zip基于python+vue知识图谱的智能旅游推荐系统源码+文档简介.zip基于python+vue知识图谱的智能旅游推荐系统源码+文档简介.zip基于python+vue知识图谱的
基于知识图谱的推荐系统项目完整代码（附带数据集）
03-20
在这个基于知识图谱的推荐系统项目中，开发者提供了一整套完整的代码，旨在利用知识图谱的特性来改进传统的推荐算法。项目的核心是通过知识图谱嵌入技术，将用户、物品、以及它们之间的关系转化为低维向量表示，从而...
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
03-26
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
知识图谱用于推荐系统
UpUp的博客
03-07 1802
【论文笔记】知识图谱用于推荐系统前言和符号基于嵌入（embedding-based)two-stageg learningjoint learningmulti-task learingconnection-based methodmeta-structurepath-embeddingpropagation-based method三种方法对比future work 论文地址 前言和符号 知识图谱在推荐系统的应用，主要有三个方向，基于嵌入，基于连接和基于传播的。 本文符号 本文一些基础定义 方法概
基于知识图谱的图书智能推荐系统+论文+ppt
无边热爱，来日方长
03-18 4979
推荐系统旨在为用户推荐智能化的在线商品或信息，其广泛应用于众多Web场景之中，来处理海量信息数据所导致的信息过载问题，以此提升用户体验。鉴于推荐系统强大的实用性，自20世纪90年代中期以来，研究者针对其方法与应用两方面，进行了大量广泛的研究.近年来，很多工作发现知识图谱中所蕴含的丰富信息可以有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题，例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。 近几年随着数字图书馆的高速发展，其数字资源馆藏已实现了海量增长，读者对资源的需求越来越智能化，这些因素推动着图书馆推荐系统应用的普及和深化
基于知识图谱的推荐系统（一）：综述
u013010473的博客
02-06 2653
推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题，帮助用户找到其感兴趣的内容。个性化的推荐系统更是可以为用户推荐专属的物品目录，尽可能满足用户的个性化需求。但是推荐系统也面临一些挑战，如数据稀疏和冷启动等问题。另一方面，用知识图谱构建用户与物品，或者物品与物品之间的信息可以作为一个外部知识来缓解上述问题，并提高推荐系统的可解释性。
[推荐系统]分类
luotuoass
03-02 220
参照xlvector的博士论文，分类方式有二 1.基于数据的分类 2.基于模型的分类 目前商业上使用较广泛的，是基于数据的分类的一些算法，主要包括： 1.协同过滤 仅仅利用用户的行为信息，基于用户的历史兴趣进行推荐，包括itemCF， userCF。 2.基于内容的过滤 利用用户兴趣和item之间的相似度，基于Data内容上的相似性进行推荐，比如电影的导演、主演等 3...
【转】基于知识图谱的推荐系统(KGRS)综述
Toby的博客
07-09 7628
以下文章来源于AI自然语言处理与知识图谱，作者Elesdspline 作者信息 Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作。 导语 本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一篇综述。知识图谱对于推荐系统不仅能够进行更精确的个性化推荐，而且对推荐也是具有可解释性的，有迹可循。 本文汇总了近些年来知识图谱辅助推荐系统的一些研究工作，并按不同的方法进行划分类别(下图是我根据论文画出的大纲方法类别图)；除此之外，汇总了不同场景下的知识图谱数据集，涵盖7个场景；最后阐述...
推荐系统结合知识图谱简单总结
朝闻道
02-22 1704
对近几年推荐系统(Recommendation System)领域结合Knowledge Graph Embedding (知识图谱表示学习) 或者 Network Embedding(网络表示)的几篇论文做了极简介绍。 首先对简单介绍推荐系统，之后整理了几篇结合知识表示的论文。 推荐系统简介 一句话来介绍的话，就是通过分析历史数据，来给用户 推荐 可能会喜欢/购买的商品， 这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。 更进一步，推荐系统的关键有下面三部分： 用户偏好建模：User P
增强知识图谱推荐系统
朝闻道
01-25 463
公众号 系统之神与我同在 本文内容： 推荐系统 知识图 知识图增强的推荐系统 Embedding-based方法 深度感知机网络 多任务学习 基于结构的方法 RippleNet 知识图卷积网络 推荐系统（Recommender Systems） Rating/CTR 预测 协同过滤 CF不能处理 ·用户-项目交互的稀疏性 ·冷启动问题 CF + Side Information 知识图谱 为何在推荐系统中使用知识图谱？ 知识图嵌入 将问题转化成公式 知识图谱增强的推荐系统 Emb.
推荐系统 知识图谱
最新发布
03-15
### 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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