基于知识图谱的推荐算法研究及应用

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【作者】王志寅
【学位名称】硕士
【学位年度】2023
【学位授予单位】太原师范学院
【导师姓名】韩素青
【关键词】推荐系统知识图谱图神经网络注意力机制信息过滤
【摘要】互联网数据资源数量的急剧膨胀导致信息过载问题日益突出,推荐系统通过预测用户偏好,精准地向用户推荐其感兴趣的内容,能够帮助用户在海量数据中快速筛选出有效信息,因此被广泛应用于电影、音乐和短视频等领域中。传统的推荐算法中普遍存在的数据稀疏以及冷启动问题导致系统在做出合理推荐方面还有待进一步提高。知识图谱中包含的丰富的实体以及关系信息能够有效提升推荐系统的性能,将知识图谱引入推荐系统用于解决传统推荐问题逐渐引起推荐领域研究者们的广泛关注。其中,知识图注意力网络推荐算法将用户交互历史和知识图谱相结合,能...
【文献类型】学位论文