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Introduction

  • 定义: 基于知识图谱的推荐系统利用知识图谱中的丰富语义关系来增强推荐的准确性和可解释性。

  • 优势: 这种系统在推荐精准度和推荐结果的可解释性方面具有显著优势。

  • 应用: 知识图谱在推荐系统中的应用包括基于本体的推荐生成、基于开放链接数据的推荐生成以及基于图嵌入的推荐生成。

  • 挑战: 主要挑战包括数据稀疏性和冷启动问题,这些问题可以通过引入额外的辅助信息来缓解。

  • 方法: 基于知识图谱的推荐方法主要分为基于嵌入的方法、基于连接的方法和基于传播的方法。

推荐系统概述 [1]

  • 定义: 推荐系统是信息过滤系统的一个分支,旨在根据用户的多维度属性数据和行为数据进行个性化推荐。

  • 发展: 推荐系统经历了三代发展,分别是基于内容过滤、协同过滤和混合方法。

  • 功能: 推荐系统可以缓解信息过载问题,并通过个性化推荐提升用户体验和转化收益。

  • 技术: 现代推荐系统广泛应用了机器学习、深度学习和大数据分析技术。

  • 应用: 推荐系统已成为各种互联网产品的标配功能,广泛应用于电商、音乐、视频等领域。

知识图谱概述 [1]

  • 定义: 知识图谱是一种描述实体或概念并使用不同类型的语义关系将它们连接起来的结构。

  • 历史: 2012年,Google提出了“知识图谱”这一术语,用于增强搜索引擎的能力。

  • 应用: 知识图谱广泛应用于搜索引擎、智能推荐、智能问答、语言理解、决策分析等领域。

  • 典型知识库: 包括Freebase、DBpedia、YAGO等。

  • 功能: 知识图谱通过连接异构数据,形成一个巨大的信息资源库,提供丰富的领域知识。

推荐方法 [1]

  • 基于嵌入的方法: 使用知识图谱中的事实知识来丰富用户和物品的多维度表示。

  • 基于连接的方法: 利用图中的连接模式来指导推荐,常用元路径和元图来计算实体之间的相似度。

  • 基于传播的方法: 通过聚合知识图谱中多跳邻居的嵌入表示来细化实体表示,常用GNN技术。

  • 两阶段学习: 先使用KGE算法学习实体和关系的嵌入表示,再将其输入推荐模型。

  • 联合学习: 端到端训练图嵌入模块和推荐模块,优化特征学习过程。

应用案例

  • 达观数据: 其智能推荐系统在音乐推荐竞赛中获得国际冠军,基于用户听歌行为进行个性化推荐。

  • Freebase: 作为一个元组数据库系统,旨在成为世界知识的公共存储库,支持高度多样化和异构的数据。

  • DBpedia: 从维基百科中提取结构化数据,构建大规模多语言知识库。

  • YAGO: 集成了Wikipedia、WordNet和GeoNames的数据,包含超过100万个实体和500万个事实。

  • Google Knowledge Graph: 提高搜索引擎能力,增强用户搜索体验。

挑战与解决方案

  • 数据稀疏性: 用户和物品之间的交互信息稀疏,增加了算法过拟合的风险。

  • 冷启动问题: 新用户和新物品缺乏历史交互信息,影响推荐精准度。

  • 解决方案: 引入用户属性、项目属性和上下文信息等辅助信息。

  • 嵌入方法: 使用KGE算法将知识图谱编码为低秩嵌入,丰富用户和物品的表示。

  • 传播方法: 使用GNN技术,通过聚合多跳邻居的嵌入表示来细化实体表示。

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