使用知识图谱构建电影推荐系统：数据预处理详解

本文档提供了一篇关于使用Delphi XE8开发iOS和Android移动应用的教程，重点讲解如何结合知识图谱构建电影推荐系统。教程涵盖了数据集的准备、预处理步骤，以及如何利用知识图谱提升推荐系统的准确性。 在开发推荐系统时，首先需要准备数据集。在本教程中，使用的数据集来自1901.08907.pdf的相关代码链接，包括图书、电影和音乐三个数据集，重点是电影数据集。电影数据集包含3个文件： 1. `item_index2entity_id.txt`：记录电影ID与序号的对应关系。 2. `kg.txt`：存储电影的知识图谱，以SPO三元组形式展示电影的属性，如电影ID、关系和目标实体。 3. `ratings.dat`：用户对电影的评分数据，包括用户ID、电影ID、评分和评分时间。 数据预处理是构建推荐系统的关键步骤。在这个阶段，原始数据被转换为更便于处理的形式： 1. `kg_final.txt`：将`kg.txt`中的字符串数据转化为序列索引，以便于计算和模型训练。 2. `ratings_final.txt`：用户评分数据集被转换，用户ID变为序列索引，评分依据阈值5进行二值化，评分大于等于5表示用户对电影感兴趣（标记为1），否则不感兴趣（标记为0）。 推荐系统采用知识图谱来提升推荐的精度。知识图谱是一个存储实体及其相互关系的数据库，能为推荐算法提供额外的上下文信息。在这个例子中，知识图谱包含电影的类型和导演等信息，帮助识别电影间的潜在特征。通过结合知识图谱和评分数据，可以创建一个基于电影的推荐系统，尤其适用于没有历史数据的新电影推荐。 本教程使用了多任务学习的端到端框架MKR，它可以从不同任务中提取底层特征并联合训练，以获得最佳结果。MKR的详细信息可以在给出的链接中查阅。 本教程提供了从数据预处理到构建基于知识图谱的电影推荐系统的一整套流程，对于希望学习使用Delphi XE8开发跨平台移动应用以及掌握推荐系统构建方法的开发者来说，是一份非常有价值的参考资料。