知识图谱驱动的智能搜索与推荐系统进阶

在大数据时代，知识图谱（Knowledge Graph）因其卓越的表现，在智能应用中崭露头角，尤其在搜索引擎（Intelligent Search Engine）和推荐系统（Recommender System）领域展现出巨大潜力。复旦大学知识工场实验室的研究者阳德青教授（yangdeqing@fudan.edu.cn）于2017年7月13日分享了关于基于知识图谱的搜索与推荐技术的深入探讨。 传统搜索引擎的发展历程可以追溯到早期的几个阶段。初期的搜索引擎主要依赖于关键词频率（如Yahoo、hao123），将高点击率的关键词排名靠前；然后是信息检索（IR）方法的应用，如基于关键词的向量空间模型和布尔模型，以及链接分析（如PageRank，Google的核心算法），这些方法更侧重于页面的相关性和权威性。 然而，当知识图谱介入时，搜索方式发生了显著变化。传统的搜索方式往往难以满足用户查找新颖信息或长尾内容的需求。知识图谱的优势在于它能将查询转变为对实体和概念的理解，通过查询一个词或短语，系统能够识别出与其相关的实体，并提供更为全面和深入的信息结果。这种转变被称为“搜索4.0”——用户基于个人兴趣和需求的个性化搜索，搜索引擎真正实现了对查询意图的深入理解和满足。 在知识图谱支持下，搜索引擎不仅限于关键词匹配，而是能够理解和推理用户可能感兴趣的信息。例如，如果用户搜索“巴黎塔”，不仅仅是找到包含“埃菲尔铁塔”这个词的网页，还会展示与其相关的历史、文化背景、旅游指南等深层次信息，这大大提高了搜索的准确性和用户体验。 同时，推荐系统也因知识图谱而受益。传统的推荐系统通常基于用户行为历史或物品属性进行个性化推荐，而知识图谱则能捕捉到物品之间的复杂关系，比如产品间的关联、用户偏好和社交网络的影响，从而生成更精细、多元化的推荐结果。 基于知识图谱的搜索与推荐技术是信息技术领域的重要进展，它通过连接数据、知识和用户需求，提升了信息获取的效率和质量，为未来的AI系统带来了新的可能性。