基于知识图谱的深度推荐算法：模型构建与求解

本文主要探讨了在C语言中实现模型求解的深度推荐系统算法，特别是在基于知识表示的框架下。这种推荐系统特别适用于智慧旅游领域，针对传统推荐系统在理解和利用用户和兴趣点上下文关系上的局限性，提出了一个创新的方法。该模型的核心包括三个关键步骤： 1. **模型框架**： - **知识图谱构建**：系统首先构建了一个基于用户、兴趣点的数据结构，定义了实体（例如用户、POI）、实体关系（如用户关注、POI地理位置）以及实体属性（如签到记录）。这些元素共同构成了兴趣点知识图谱，旨在更好地捕捉用户行为和兴趣点之间的复杂关联。 2. **知识表示和嵌入**： - **TransE** 方法被用于将用户和兴趣点转化为低维度的向量表示。这是一种基于翻译模型的知识图谱嵌入技术，它假设实体之间的关系可以由它们的向量表示直接相加或相减来表示，从而捕捉到它们之间的语义相似性。 3. **模型求解与训练**： - **损失函数设计**：模型训练采用对数似然损失函数，通过优化（3）中的损失函数，其中包含正样本的三元组以及负采样三元组，以提升模型的性能。学习过程包括了知识图谱表示的训练，以及深度神经网络的参数调整。 4. **深度神经网络模型**： - 将实体向量和关系向量输入到一个两层的深度全连接神经网络中，这个网络结构有助于提取更深层次的特征，以预测用户对特定POI的兴趣评分。 5. **性能评估**： - 通过与传统协同过滤推荐算法的对比，实验结果显示，基于知识图谱嵌入的神经网络推荐算法在推荐精确度上具有显著优势，显示出其在实际应用中的优越性能。 6. **研究背景和应用价值**： - 随着智慧旅游的发展，兴趣点推荐系统成为研究焦点。该算法的提出不仅解决了传统方法的问题，还为个性化推荐提供了新的思路，有着广阔的应用前景。 总结来说，这篇文章介绍了如何利用C语言实现一种基于深度知识学习的兴趣点推荐系统，通过知识图谱构建和嵌入技术，提升推荐精度，对于理解用户行为和优化推荐策略具有重要意义。