Python与知识图谱实现的推荐系统研究

"这篇文档是西南财经大学计算机科学与技术专业的学士学位毕业论文，主题为‘基于python与知识图谱的推荐系统的设计与实现’，由牛哄哄教授指导。论文详细探讨了如何利用Python和知识图谱构建推荐系统，涵盖了推荐系统的基本原理、知识图谱的构建与表示、Python在推荐系统中的应用等方面。" 本文重点介绍了基于Python的知识图谱推荐系统的设计与实现，首先探讨了推荐系统和知识图谱的基本概念。推荐系统在互联网信息过载的背景下，通过个性化的信息推送帮助用户节省时间和提高满意度。而知识图谱则是一种强大的工具，它能够以结构化的方式整合和关联各种领域知识，解决推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏问题。 在Python编程语言部分，论文强调了Python的易用性和丰富的库支持，如用于数据处理的Pandas，网络爬虫的Scrapy，以及自然语言处理的NLTK和Spacy等。这些工具在构建知识图谱和推荐系统中起到了关键作用。Python语言的特性使得其成为实现推荐系统和知识图谱的理想选择。 在知识图谱的构建与表示章节，论文详细讨论了数据抓取、清洗过程，以及如何将这些数据转化为知识图谱的表示，例如采用RDF（Resource Description Framework）或Property Graph等模型。同时，介绍了自然语言处理技术用于提取知识图谱中的关键信息。 推荐系统的设计与实现部分，作者深入分析了推荐系统的需求，如用户行为分析、用户和物品的特征表示。文中选择了协同过滤算法作为基础，结合深度学习模型，如神经网络，来学习用户和物品的表示，从而实现更精准的个性化推荐。 论文还对系统进行了实际的评估和性能比较，证明了结合知识图谱的推荐系统在准确度和效率上的优势。最后，作者总结了已经完成的工作，指出了存在的问题，比如推荐的多样性、实时性挑战，以及未来可能的研究方向，如动态更新的知识图谱和更高效的推荐算法。 这篇论文详尽地展示了如何利用Python和知识图谱来提升推荐系统的性能，为相关领域的研究提供了有价值的参考。