知识图谱驱动的搜索与推荐：理解与应用详解

本讲义深入探讨了"基于知识图谱的搜索与推荐"这一主题，主要围绕知识图谱在信息技术领域的应用和重要性展开。知识图谱作为大数据时代知识工程的重要成果，它构建了一个大规模的语义网络，有助于提升机器认知智能和行业智能化。《知识图谱:概念与技术》一书中，第12讲详细阐述了以下几个核心内容： 1. 基于知识图谱的搜索：随着Web搜索的进化，传统的关键词或字符串搜索已经不足以满足用户的复杂需求。知识图谱引入了新的搜索方式，不仅返回基础信息（如姚明的信息），还能提供相关实体、概念、潜在关系和属性等更丰富的结果。搜索过程涉及确定搜索目标、发现匹配结果并进行排序，同时利用知识图谱进行相关结果的推荐。 2. 搜索意图理解：这是搜索的核心环节，通过分词、规则解析、实体识别（如命名实体识别）、实体链接等技术，理解用户的真实意图，比如识别出文本中的实体，并将其链接到知识图谱中的具体实体。 3. 实体探索与推荐：知识图谱能够帮助系统深入挖掘用户可能感兴趣的内容，不仅基于传统知识的推荐，还通过用户的行为和兴趣构建物品画像和用户画像，从而实现个性化和跨领域的推荐。 4. 基于知识图谱的物品和用户画像：通过分析物品和用户在知识图谱中的特征，可以形成更精准的画像，以便更好地理解他们的偏好和行为模式。 5. 跨领域推荐：知识图谱的优势在于其跨域的关联性，能够跨越不同领域的界限，提供更广泛且相关的推荐内容。 该讲义旨在通过实例和理论相结合的方式，帮助读者深入了解如何利用知识图谱优化搜索体验，提高推荐系统的精度和用户满意度。阳德青教授作为复旦大学大数据学院的研究者，分享了他在该领域的研究经验和教学内容，对学习者理解和实践知识图谱技术具有很高的价值。