基于知识的推荐,知识的四种类型

知识干货 2023-12-03 15:29 902 墨鱼

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基于知识的推荐,知识的四种类型

基于知识的推荐,知识的四种类型

在RippleNet论文中，基于知识图谱的推荐系统分为两类：基于嵌入的方法和基于路径的方法。基于入侵的方法是指将通过知识图谱学习到的实体和关系表示直接嵌入到原始实体向量中。该书的作者CharuAggarwal是著名的IBM研究员。他从互联网出现以来就一直在研究推荐。系统。每章末尾都有大量的参考书目注释以及参考书目中的700多条参考文献，使这本专着成为从业者和研究人员的绝佳资源

≥﹏≤ 基于知识的推荐（KB）是一种特定类型的推荐系统，它借助领域本体来表达语义知识，并在项目之间添加关联信息；通过将基于知识的推荐结合在领域本体中——基于约束1，弥补了基于内容和协同过滤的缺点，无法向没有历史行为数据、低频行为和高风险项目的新用户推荐。适合推荐书籍、电影、新闻等高频、低成本消费产品。不适合推荐

本视频介绍了基于知识的推荐算法原理，并以手机推荐为例，展示了如何进行基于知识的推荐。同时介绍了综合推荐算法的三种设计范式：单一设计、并行设计、流水线设计。最终视频使用了Netflix奖项推荐流程，这实际上与产品搜索流程非常非常相似。 4.优缺点分析①优点不需要用户行为数据项，不存在冷启动问题②缺点推荐结果比较粗糙5.补充

基于路径的推荐方法将知识图谱视为异构信息网络，在项目之间构造元路径或基于元图的特征。知识图谱特征学习获得知识图谱中每个实体和关系的低维向量。，同时确保4.1简介CF系统需要用户的评分数据作为知识源来推荐产品卖家，而不需要输入和维护其他额外信息。基于内容的推荐系统的主要应用知识源包括类别和流派信息。

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标签：知识的四种类型