"基于知识图谱的推荐算法优化及应用研究"

近年来，深度神经网络（DNN）在各个领域得到了广泛的应用，包括计算机视觉、语音识别和文本处理等。在推荐系统领域，研究者们不断探索如何利用DNN进行特征提取和模型构建以改进推荐算法的效果。不过，由于现实世界中数据的稀疏性和冷启动问题，传统的DNN模型在推荐系统中面临挑战。 为了克服这些问题，知识图谱（Knowledge Graph，KG）被引入推荐算法中。知识图谱主要分为两种构建方法：用户-关系-项目和项目-关系-属性。用户-关系-项目型知识图谱旨在加强用户和项目之间的联系，例如IntentGC从用户行为和项目信息中构建关系知识图谱，而MCRec学习元路径的显示表示并考虑元路径和用户项目之间的关系。 本文提出了一种基于知识图谱的双重感知网络推荐算法，通过结合知识图谱和DNN，旨在提高推荐系统的性能。首先介绍了推荐算法研究的现状和问题，然后详细描述了知识图谱的构建方法和不同类型的知识图谱在推荐算法中的应用。接着介绍了双重感知网络在推荐系统中的作用和原理，以及如何将知识图谱和DNN相结合来提高推荐算法的效果。 我们提出的双重感知网络推荐算法主要分为三个步骤：首先，构建用户-项目-知识图谱，将用户和项目之间的关系以及知识图谱中的实体和关系进行表示；其次，采用DNN模型对知识图谱中的信息进行特征提取，获取更加丰富和准确的表示；最后，通过双重感知网络将用户和项目的信息进行融合，得到最终的推荐结果。该算法不仅考虑了用户和项目之间的关系，还利用了知识图谱中的信息来增强模型的表达能力，提高了推荐系统的性能。 通过实验结果的分析，我们发现基于知识图谱的双重感知网络推荐算法在推荐准确性和多样性上均取得了显著的改进。相比于传统的推荐算法，该算法不仅能够更好地利用用户行为和项目属性，还能够从知识图谱中学习到更多的信息，提高了推荐系统的效果。未来，我们将继续研究如何进一步优化算法，加强对知识图谱和DNN的结合，提升推荐系统的性能和用户体验。