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基于知识图谱的搜索和推荐系统

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简介：
本研究聚焦于开发先进的搜索与推荐技术，利用知识图谱深度解析用户需求及内容关联性，旨在提供个性化、精准的信息服务体验。 复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐。

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  • 基于知识图谱的搜索和推荐系统
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    本研究聚焦于开发先进的搜索与推荐技术，利用知识图谱深度解析用户需求及内容关联性，旨在提供个性化、精准的信息服务体验。 复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐。
     
  • 基于知识图谱的POI推荐系统.zip
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    本项目构建了一个基于知识图谱的POI（兴趣点）推荐系统，通过整合和分析各类地点信息，提供个性化、精准化的旅游或本地探索建议。 基于知识图谱的POI推荐算法源码包括DeepMove等实现方案。
     
  • 基于知识图谱的推荐方法及系统
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    本研究提出了一种创新的知识图谱驱动的推荐方法和系统，通过深度整合用户与实体间的复杂关系网络来优化个性化内容推荐。 数据稀疏性和冷启动问题是当前推荐系统面临的主要挑战之一。以知识图谱形式提供的附加信息能够在一定程度上缓解这些问题，并提高推荐的准确性。本段落综述了近期提出的利用知识图谱改进推荐方法的研究成果，根据知识图谱的来源与构建方式以及在推荐系统中的应用途径，提出了相应的分类框架，并分析了该领域的研究难点。此外，文章还列举了一些常用的文献数据集。最后探讨了未来可能具有价值的研究方向。
     
  • 基于知识图谱和GNN的食物推荐(KG_Based_Recommendation_with_GNNs)
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    本研究结合了知识图谱与图神经网络技术，旨在探索更精准、个性化的食物推荐系统，通过深度挖掘用户偏好及食品属性间的复杂关系。 我阅读了一些基于知识图谱的推荐系统论文，并使用TensorFlow 2.1.0复现或改写了这些论文中的代码。目标是为用户推荐符合其个人需求（如减肥、促进排便、改善睡眠等）且能提供健康益处的食物。这个项目涉及大量营养学专业知识，因此我引入了垂直领域的知识图谱作为辅助信息来增强推荐效果。 该探索历程仅用于技术选型记录，并非商业机密或实际业务应用的代码，仅供学习和研究使用。
     
  • 推荐系统的知识图谱支持.pptx
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    本演示文稿探讨了如何利用知识图谱增强推荐系统性能的技术和方法，旨在为用户提供更加个性化的推荐体验。通过整合丰富的语义信息，构建智能推荐引擎，提升用户满意度与参与度。 知识图谱在推荐系统领域的应用研究，在2019年左右得到了较为系统的梳理，并且探讨了该领域内的前沿问题。
     
  • PyRecommender：利用知识图谱的推荐系统
    优质
    PyRecommender是一款基于Python开发的推荐系统工具，它运用了先进的知识图谱技术，旨在为用户提供个性化且精准的内容推荐。 pyRecommender 是一个基于知识图谱的推荐系统的 PyTorch 版实现，借鉴了相关论文的研究成果。该系统通过提取知识图谱特征来进行推荐功能开发，并且采用了 TransE 基于模糊数学的方法进行交替学习。此外，MKR（可能指另一项技术或方法）也用于支持基于知识图谱的查询功能。 数据格式采用 JSON 组织形式，具体包括以下信息： - 用户信息：包含用户常驻地、用户名和加入时间等。 - 书籍信息 - 电影信息 - 音乐信息
     
  • 基于知识图谱的电影推荐系统实现.pdf
    优质
    本文探讨了利用知识图谱技术提升电影推荐系统的精准度和用户体验的方法与实践，深入分析并实现了基于知识图谱的电影推荐系统。 在推荐算法中加入电影的知识图谱，可以使新上映且缺乏历史数据的电影精准地推荐给目标用户。
     
  • 基于Python和知识图谱的推荐系统的设计与实现
    优质
    本论文提出了一种基于Python编程语言及知识图谱技术的创新性推荐系统设计，并详细阐述了其实现过程。该研究结合了先进的数据处理方法，以提升用户个性化体验为目标，通过构建丰富的语义关联网络来优化推荐效果，为同类应用提供了新的思路和实践指导。 基于Python与知识图谱的推荐系统设计与实现
     
  • 关于知识图谱与推荐系统的论文.zip
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    本论文探讨了知识图谱在推荐系统中的应用，通过结合深度学习技术，旨在提高个性化推荐的准确性和效率。分析了当前研究趋势和未来发展方向。 知识图谱与推荐系统的结合已经成为研究热点。自2016年CKE论文发表以来，陆续出现了许多优秀的相关论文。我总结了这一领域的经典论文，涵盖了从2016年至2020年间将推荐系统与知识图谱相结合的研究成果。这些值得阅读的文献都已整理在此。