融合知识图谱的推荐系统研究进展

摘要

针对推荐系统存在的数据稀疏、冷启动、推荐可解释性低、个性化不足等问题,分析知识图谱在推荐系统中的融入情况.从推荐系统的需求、知识图谱的相关概念、推荐系统与知识图谱的融合方式3个方面,对当前推荐系统存在的问题及推荐系统融合知识图谱后的解决方案进行概括.总结近年来通过结合注意力机制、神经网络、强化学习方法,采用取舍节点、整合节点、探索路径等原理充分利用知识图谱中复杂结构信息,从而提升推荐系统满意度.提出融合知识图谱的推荐系统所面临的知识图谱完备性、动态性、高阶关系可利用度以及推荐性能方面的挑战及未来可能的发展方向.