知识图谱嵌入的神经网络推荐算法在旅游兴趣点推荐中的应用

"基于知识图谱嵌入的神经网络的推荐算法-algorithms in c parts 1-4" 本文探讨了如何利用知识图谱嵌入技术改进推荐算法，特别是应用于旅游兴趣点（POI）推荐系统。知识图谱的概念起源于谷歌，用于描述现实世界中的实体及其相互关系。它通过三元组形式表达，包括节点（实体）和边（关系）。通用知识图谱广泛集成各种实体信息，而专业知识图谱则针对特定行业，如IMDB和MusicBrainz分别针对电影和音乐。 推荐算法是推荐系统的核心，早期的协同过滤算法虽简单实用，但面对大数据时代的稀疏性问题，其性能受到限制。于是，研究者开始尝试结合知识图谱，将图谱中的结构信息用于推荐。在知识图谱提出后，学者们将其应用于推荐领域，提升了推荐的准确性和性能。 文章特别关注了基于深度神经网络（DNNs）的方法，DNNs在多个领域，如计算机视觉、语音识别和自然语言处理中都取得了显著成果。文中提出的算法是基于知识图谱嵌入的神经网络兴趣点推荐算法。首先，构建包含用户、兴趣点、实体关系和属性的兴趣点知识图谱，同时融入用户社交关系、位置信息和签到记录等上下文信息。接着，运用TransE方法将这些信息转化为低维向量表示。然后，建立多层深度全连接神经网络，将实体和关系向量嵌入模型，并进行训练。最后，利用训练好的模型进行推荐。 实验结果显示，这种方法相比于传统的协同过滤，能提供更高的推荐精度，具有较高的应用价值。该研究对理解如何结合知识图谱和深度学习来改进推荐系统提供了理论支持和实践指导，尤其对于旅游推荐场景，有助于更好地理解用户兴趣并提供个性化服务。