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介绍资料

基于知识图谱的音乐推荐系统文献综述

摘要：本文综述了基于知识图谱的音乐推荐系统相关研究。首先介绍了推荐系统和知识图谱的基本概念，阐述了将知识图谱应用于音乐推荐系统的动机。接着详细分析了基于知识图谱的音乐推荐算法分类，包括基于嵌入的方法、基于连接的方法和基于传播的方法，并列举了各类方法中的代表性研究。同时，总结了音乐推荐系统在数据收集、用户交互建模以及算法优化等方面的研究成果。最后，对基于知识图谱的音乐推荐系统的未来研究方向进行了展望。

关键词：知识图谱；音乐推荐系统；推荐算法；文献综述

一、引言

随着互联网技术的飞速发展和数字音乐平台的广泛普及，音乐资源数量呈爆炸式增长。用户在面对海量音乐时，难以快速找到符合自己兴趣的作品，音乐推荐系统应运而生。传统的音乐推荐系统主要基于用户历史行为数据和音乐元数据进行推荐，存在推荐结果单一、缺乏多样性和个性化深度不足等问题。知识图谱作为一种新兴的知识表示和管理技术，能够将不同来源、不同类型的数据进行整合和关联，形成结构化的知识网络。将知识图谱引入音乐推荐系统，有望提高推荐的准确性和个性化程度，因此该领域受到了广泛关注。

二、研究背景

（一）推荐系统

推荐系统旨在为用户推荐个性化的信息，以解决信息过载问题。常见的推荐算法包括基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法和混合推荐算法。协同过滤算法从相似度度量出发，考虑用户或物品之间的相似度进行推荐；基于内容的推荐方法从物品的内容中学习用户和物品的表示；混合推荐系统则结合了协同过滤和基于内容推荐的优势，以缓解数据稀疏和冷启动等问题。

（二）知识图谱

知识图谱是一种大型的有向异构信息网络，通常以三元组的形式存储实体及其关系，形式化表示为 G=(E,R,S)，其中 E 表示知识图谱中所有种类实体的集合，R 表示所有关系的集合，S 表示所有三元组的集合，每一个三元组 Si 都由一个头实体、关系和尾实体构成。知识图谱可以整合多源异构信息，为推荐系统提供丰富的语义知识。

（三）知识图谱应用于音乐推荐系统的动机

知识图谱蕴含了音乐作品中丰富的背景信息，可表示音乐作品之间的多种关系，如相似关系、互补关系等。结合推荐系统中用户与音乐作品的交互数据，知识图谱可以扩展用户和音乐作品间的隐藏连通关系，从而更精准地建模用户偏好，提高推荐效果。此外，知识图谱还能为推荐结果提供可解释性，例如通过图中的关系序列，可以得知向用户推荐某首音乐的原因。

三、基于知识图谱的音乐推荐算法分类

（一）基于嵌入的方法

基于嵌入的方法主要利用知识图谱中丰富的语义关系，来丰富音乐作品和用户的表征。这类方法主要包含图嵌入模块和推荐模块。图嵌入模块利用图嵌入的方法学习知识图谱中实体和关系的表征，推荐模块则建模用户对音乐作品的偏好。

例如，一些研究使用 Trans 系列等图谱嵌入方法，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间。还有研究采用异质信息网络的图嵌入方法，如 metapath2vec、node2vec 等，对知识图谱上的实体和关系进行表征。然而，这些方法更适合知识图谱内的相关应用，因为它们主要的优化目标是知识图谱的补全任务或是边预测任务，而不是推荐任务。为了解决这一问题，一些改进办法被提出，如利用用户和音乐作品表征的点积去预测推荐结果，或者利用图卷积网络构建对知识图谱的建模，并使其优化目标与推荐系统一致。

（二）基于连接的方法

基于连接的方法主要利用知识图谱中实体间的连接方式做推荐。这类方法大多是将包含音乐作品属性的知识图谱与用户 - 音乐作品交互矩阵相结合，构建用户 - 属性 - 音乐作品图，挖掘用户和音乐作品间的多种连接关系。

该方向有两种基本思路。第一种是利用实体间的连接相似性做推荐，通过定义图谱中的基本结构特征，例如元路径，计算不同路径下实体间的相关性，作为用户及音乐作品表征的约束条件。代表性工作包括 Hete - CF、FMG 等。第二种思路是挖掘用户与音乐作品之间存在的语义路径，学习实体间连接路径的显式表征，将其引入到推荐框架中，以直接建模用户与音乐作品间的连接关系，代表性工作包括 MCRec、RKGE 等。

（三）基于传播的方法

基于传播的方法结合了基于嵌入的方法和基于连接的方法的特点，其基本思想是借助知识图谱中实体间的连接路径，将实体语义表征在图中传播，直接建模实体间的高阶关系，从而更合理地挖掘知识图谱所包含的信息。

基于传播的方法包含三种实现途径。第一种方式基于用户的历史行为，通过聚合用户历史交互音乐作品的多跳邻居来丰富用户表征，从而将用户的历史兴趣在知识图谱中沿着向外传播，代表性工作包括 RippleNet、AKUPM 等。第二类方式是将目标音乐作品与其多跳邻居聚合，更新音乐作品的表征。在聚合过程中，实体表征的聚合权重由用户和目标实体共同决定，从而将用户的偏好引入到实体表征的更新过程中，代表工作包括 KGCN 等。第三种思路是将用户音乐作品交互矩阵与包含属性信息的知识图谱相结合，从而将用户和音乐作品统一表示在一张图，并与图中各自的多跳邻居表征聚合，丰富用户与音乐作品的表征，代表工作包括 KGAT 等。

四、音乐推荐系统的相关研究成果

（一）音乐知识图谱的构建

许多研究致力于构建高质量的音乐知识图谱。例如，有研究在对网易云音乐平台信息和用户行为进行详细分析后，构建了音乐领域本体，然后利用网易云 API 采集用户和音乐数据，并根据本体指导进行知识抽取和数据清理，将处理后的三元组数据通过 Neo4j 图数据库存储音乐知识图谱并进行可视化的展现。还有研究初步构建了包含中英文歌曲的知识图谱库，为音乐推荐系统提供数据支持。

（二）用户交互建模

在音乐推荐系统中，用户交互行为的建模至关重要。由于音乐平台没有类似于电影书籍的用户打分模块，在没有用户显式反馈的情况下，一些研究提出了专门针对音乐领域的用户交互打分机制，充分挖掘音乐平台中存在的大量用户隐式反馈行为信息，更精确地反映用户对音乐的喜爱程度，以此提高后续推荐系统结果的精度。

（三）算法优化与创新

为了提高音乐推荐系统的性能，许多研究对算法进行了优化和创新。例如，有研究提出了融合知识图谱和注意力机制、多层感知机网络的 A - MKR 模型。该模型针对 MKR 模型中交叉压缩单元的运算时间复杂度较高的问题，优化了该单元中的偏置项，同时扩充了用户嵌入向量中的用户历史交互信息，并设计了一个注意力网络来捕捉用户短期偏好变化。实验验证了该模型在推荐性能和抗数据稀疏能力方面的优势。

五、未来研究方向

（一）动态知识图谱

知识图谱中的关系是具有时效性的，未来的研究可以关注动态知识图谱在音乐推荐系统中的应用。动态知识图谱能够实时更新实体和关系信息，更好地反映音乐领域的变化和用户兴趣的演变，从而提高推荐的准确性和实时性。

（二）动态推荐系统

增量学习是动态推荐系统的一个重要特点。未来的研究可以探索如何让音乐推荐系统从新的数据中学习知识，更新模型，同时不必全部重新处理遗忘的数据，在学习新的数据知识时保留大部分原来的知识。这将有助于提高推荐系统的适应性和效率。

（三）基于迁移学习

迁移学习可以利用从源推荐系统学习到通用的模型系数，通过共享这部分模型，联合目标系统的私有模型参数共同训练，从而提升效果，解决冷启动问题，提升可解释性。未来的研究可以探索如何将迁移学习应用于基于知识图谱的音乐推荐系统，特别是在不同音乐平台或不同音乐类型之间的迁移学习。

六、结束语

基于知识图谱的音乐推荐系统是当前推荐系统领域的研究热点之一。通过对相关文献的综述可以看出，基于嵌入的方法、基于连接的方法和基于传播的方法在音乐推荐系统中都取得了一定的研究成果。同时，在音乐知识图谱的构建、用户交互建模以及算法优化等方面也有了显著的进展。然而，该领域仍然面临着一些挑战，如动态知识图谱的应用、动态推荐系统的构建以及基于迁移学习的研究等。未来的研究可以围绕这些方向展开，以进一步提高基于知识图谱的音乐推荐系统的性能和应用效果。