知识图谱驱动的个性化推荐系统综述

知识图谱辅助推荐系统是现代信息技术领域的一个重要研究分支，它将知识图谱与推荐算法相结合，以解决信息爆炸时代用户个性化需求的问题。本篇论文由作者洪伟撰写，于2021年3月26日发布，主要探讨了在推荐系统中如何利用知识图谱进行更精确的信息过滤和个性化推荐。 首先，让我们回顾一下推荐系统的基本概念。推荐系统是一种广泛应用的技术，旨在帮助用户在海量信息中发现并满足他们的个人兴趣。无论是电影推荐还是书籍推荐，其核心目标都是通过分析用户行为、偏好和历史数据，为用户提供定制化的内容列表，减少信息过载。 知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，包含了丰富的实体、关系以及它们之间的连接，为推荐系统提供了额外的上下文信息。知识图谱可以增强推荐的准确性，因为它们不仅考虑用户的行为数据，还考虑了实体之间的语义关联性，从而挖掘出潜在的隐式兴趣和偏好。 在知识图谱辅助的推荐方法中，嵌入式方法是一种常见的策略。通过将实体和关系映射到低维向量空间，可以捕捉到实体间的复杂关系，如协同过滤中的用户-物品相似度计算。深度知识感知网络则进一步提升了这种嵌入方法的性能，通过深度学习模型更好地理解和建模复杂的用户和物品特征。 多任务学习是另一种提升推荐效果的策略，通过同时学习多个相关的推荐任务（如点击率预测、评分预测等），知识图谱中的信息可以在不同任务之间共享，从而提高整体推荐性能。结构化方法如RippleNet和知识图谱卷积网络（KGNN）则是利用图神经网络技术来直接处理知识图谱中的结构信息，能够捕捉到节点间的局部和全局依赖，为推荐决策提供更强的支持。 例如，RippleNet通过模拟信息在知识图谱中的传播，推断出用户的潜在兴趣；而KGNN则通过图卷积操作，学习节点特征并融合来自邻居节点的影响，以更好地预测用户对新项目的反应。 总结来说，知识图谱辅助的推荐系统利用了知识图谱的结构信息和语义关系，通过嵌入式方法、深度学习网络、多任务学习以及结构化模型等技术手段，有效地提高了推荐系统的个性化水平和准确性。这些技术在实际应用中已广泛应用于电商、社交网络、新闻推荐等多个场景，将继续为解决信息爆炸问题发挥重要作用。