知识图谱与图片特征融合提升推荐系统性能

在现代推荐系统中，传统的推荐算法如基于内容的推荐、协同过滤、关联规则和混合推荐已不能完全满足复杂的需求。协同过滤依赖用户历史行为，但在数据稀疏时推荐效果受限，并面临新用户和新商品的冷启动问题。为提升推荐精度和处理这些问题，研究者们开始探索将多源信息整合进推荐系统，如社交网络、用户属性和图片特征。 深度学习的引入极大地推动了这一进程，如深度兴趣网络和改进递归神经网络的结合，有助于发掘用户隐藏的兴趣。其中，知识图谱作为一种新兴的辅助信息，以其深层次的交互联系和可解释性，为推荐系统带来了新的视角。知识图谱推荐可分为两派：一是基于知识图谱特征学习的方法，如MixHop通过多距离特征学习来捕捉关系；DKN则通过文本和实体融合挖掘知识图谱的语义信息。然而，这些模型往往忽视了知识图谱的空间结构。 另一种方法是基于固定路径数据的模型，如FMG和基于元图注意力机制的网络，它们通过设定特定路径挖掘实体间的潜在联系，但路径选择通常是人为设定的，可能会限制模型的灵活性并牺牲部分语义信息。 随着多模态知识图谱的发展，图片和文本等多元信息被纳入，以调整和扩展传统知识图谱的语义关系。比如，维基数据和IMGpedia等多模态数据库虽然提供了丰富的信息，但仍需解决实际应用场景中的适用性和局限性。多模态知识图谱的优势在于它可以弥补单一知识图谱在用户偏好的挖掘上的不足，同时提供更全面的用户画像，从而实现更精准和个性化的推荐。未来的研究可能着重于如何更高效地融合多模态信息，以及如何设计智能的路径选择策略，以兼顾语义和结构，进一步提升推荐系统的性能和用户体验。