知识图谱驱动的视频推荐算法提升隐性信息利用

本文主要探讨了一种名为"基于知识图谱知识推理的视频推荐算法"，由许智宏等人提出。该算法旨在解决传统协同过滤推荐算法在处理显性特征和隐性特征时的不足，特别是对隐性信息的利用不够充分的问题。知识图谱是关键的技术工具，它作为一种结构化的知识表示方式，包含了丰富的实体及其之间的关系。 算法的核心思想是将协同过滤方法与知识图谱推理相结合。首先，通过路径排序算法挖掘知识图谱中的实体间多路径关系，这些关系被看作是连接视频之间潜在关联的桥梁。然后，这些实体关系被嵌入到一个低维的语义空间中，这样可以更有效地衡量视频之间的语义相似性。在低维空间中，算法计算视频之间的语义相似度，这不仅考虑了用户的直接喜好，还考虑了视频之间的隐性关联。 与传统的用户行为相似度（协同过滤）相结合，这种方法提高了推荐的准确性和全面性。语义相似性的引入有助于解决数据稀疏性问题，因为在知识图谱的帮助下，即使某些用户没有直接的行为记录，也可以通过其与其他用户的共同兴趣或视频之间的关联来推测其可能的兴趣。 实验结果显示，这种方法显著提升了推荐效果，特别是在处理隐性信息方面，使得推荐更加个性化且具有深度。作者们还强调了这项工作的背景，即国家自然科学基金项目、河北省科技支撑计划基金项目以及天津市自然科学基金项目的资助，显示出其在学术界和工业界的应用潜力。 基于知识图谱的知识推理视频推荐算法是一种创新的解决方案，它利用知识图谱的强大功能来增强推荐系统的性能，特别是在面对数据稀疏性挑战时，显示出其独特的优势。未来的研究可以进一步探索如何优化路径排序算法，以及如何更好地融合不同类型的信息，以提升推荐系统的整体效能。