2、知识图谱在推荐系统中的应用

知识图谱在推荐系统中的应用

1. 引言

推荐系统是信息过滤算法的一个子集，它能将数百万个选项筛选成与用户相关的数百个选项，为用户提供量身定制的选择，对用户和提供者都有益。

1.1 推荐系统

推荐系统主要有以下几类：
- 基于内容的过滤 ：依赖物品内容（如物品描述），并考虑用户过去的选择。这种过滤方式没有冷启动问题，但缺点是随着用户交易增加，性能不会提升。例如，如果有人观看可爱的猫视频，推荐系统会推荐可爱动物的视频。
- 协同过滤 ：利用用户相似度和物品相似度。其主要优点是即使没有领域知识也能工作，但存在冷启动问题。例如，如果用户A与用户B相似，而用户B观看板球视频，那么即使用户A之前没有观看过任何与板球相关的视频，板球视频也会推荐给用户A。
- 混合过滤 ：结合了协同过滤和基于内容过滤的优点，摒弃了两者的缺点。

推荐系统常见的问题及研究领域包括：
- 冷启动 ：
- 新物品冷启动 ：在没有物品的适当描述或用户评分之前，很难确定物品是否与用户相关。
- 新用户冷启动 ：由于系统不知道新用户的喜好，很难为其推荐物品。不过，用户之后可以对物品进行评分或反馈。
- 可扩展性 ：推荐系统处理大量数据，可扩展性是一个主要问题，即改变规模的能力。
- 数据稀疏性 ：处理的用户 - 物品数据集大