65、基于图的混合推荐模型：原理、实现与评估

基于图的混合推荐模型：原理、实现与评估

1. 研究背景与目标

在许多易变或受趋势驱动的领域中，个性化混合推荐模型的设计与实现至关重要。本研究着重运用先进的图数据库技术，该技术对于管理大型、复杂、非结构化、时变和动态数据具有潜在的实用性。其主要目标是开发一个基于图数据库的混合推荐系统，使其能在在线环境中作为网站的集成部分运行。

2. 系统流程图

推荐模型较为复杂，包含多个组件。为便于理解和解释，下面给出系统流程图。构建产品图主要涉及两个过程：数据准备和数据加载。
- 步骤 1：数据准备
- 非结构化数据处理 ：若数据来源为非结构化，需先将从各种数据源收集的非结构化数据转换为半结构化数据格式，再存储到数据库中。这一过程会使用自然语言处理的各种数据提取技术，借助离线工具完成。数据提取完成后，要进行严格的数据清洗和转换，可手动操作或使用自动工具。最终，产品信息以描述该产品的关键词形式呈现，创建产品节点及相关产品细节（如唯一标识号、名称和价格），为每个新关键词创建新的值节点并与产品节点连接。
- 半结构化数据处理 ：若数据为半结构化，以键值对或表格形式存在，可直接加载到图数据库中。为每个产品创建新的产品节点并存储相关属性，对于新值，若不存在于现有值节点中，则创建新的值节点并与产品节点连接；若已存在，则只需创建连接边。对于非结构化数据，还需基于专家知识进行值节点和属性节点的映射，创建它们之间的边，此步骤虽非推荐算法执行的必要步骤，但可提高图的可读性并帮助对产品进行树状分类。
- 步骤 2：知识图准备