知识图谱卷积网络驱动的个性化双端推荐策略

随着互联网的飞速发展，海量数据带来的信息过载问题日益突出，推荐系统作为提升用户体验的重要工具，在音乐、电影、广告等多个领域得到广泛应用。推荐系统主要可分为协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐三大类。协同过滤(CF)因其能有效捕捉用户偏好且易于实施而在众多场景中占据主导地位，但数据稀疏性和冷启动问题是其面临的挑战。混合推荐系统通过结合多种推荐技术，如物品属性、用户评论和社交网络，来弥补单个方法的不足。 近年来，知识图谱(Knowledge Graph, KG)作为一种结构化的信息存储方式，因其能表达实体间复杂关系，成为推荐系统中的重要辅助工具。例如，Freebase、DBpedia、YAGO等知识图谱的出现，使得构建个性化推荐的知识基础变得更为便捷。知识图谱在书籍、新闻、音乐和社交平台等领域展现出强大的潜力，尤其在处理用户与物品之间的多维度关系时表现突出。 然而，以往的研究往往偏重于物品属性在知识图谱中的应用，较少考虑用户属性，这可能导致推荐结果不够全面。以电影推荐为例，用户的不同属性，如性别、年龄和职业，对电影类型的选择有显著影响。比如，年轻男性可能更倾向于科幻和动漫，而中年男性可能偏好战争、犯罪和纪录片，女性则可能更偏向偶像剧和情感片。这种差异性强调了在推荐算法中充分考虑用户属性的重要性。 KGCN（知识图谱卷积网络）作为一种新兴技术，它通过在知识图谱上执行卷积运算，能够更好地理解和整合用户和物品的属性信息，从而生成更精准的推荐结果。KGCN能够捕获节点间的交互关系，使得模型能够根据用户的个性化特征和物品的内在关联性进行推荐，突破了传统方法的局限，有望解决数据稀疏性和冷启动问题，提供更具个性化的用户体验。 基于知识图谱卷积网络的双端推荐算法结合了知识图谱的优势和深度学习的处理能力，旨在通过考虑用户和物品的全方位属性信息，优化推荐策略，以提高推荐系统的准确性和用户满意度。这一技术的发展和应用是当前推荐系统研究的热点，并将对未来的个性化推荐服务产生深远影响。