Advertisement

食物推荐系统，采用基于知识图谱和图神经网络（GNN）的方法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我仔细研读了部分基于知识图谱进行推荐系统的学术论文，并利用Tensorflow 2.1.0版本成功地重构和实现了这些论文中的代码。我的目标是运用这些模型，为用户提供个性化的健康饮食建议，这些建议不仅能够带来预期的收益，而且能够充分满足用户的个人偏好。这里的“目标增益”指的是用户所设定的具体目标，例如减肥、促进肠道蠕动、改善睡眠质量等。在实际应用中，此场景将需要广泛应用营养学的专业知识，因此，我们计划引入专注于营养学领域的知识图谱作为推荐系统的辅助信息。目前，该项目主要代表着我个人的技术探索过程，所有代码均不包含商业机密，并且并未发布任何具有实际业务应用的演示版本，仅作为一项技术选型的记录和实验结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于知识图谱和GNN的食物推荐(KG_Based_Recommendation_with_GNNs)
    优质
    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。
     
  • Resume_Recommender: 基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统
    优质
    简介：Resume_Recommender是一款创新的简历推荐工具，结合了知识图谱与人工神经网络技术，旨在为用户提供精准、个性化的职位匹配建议。 Resume_Recommender 是一个基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统。由于涉及数据隐私问题，真实的数据集无法提供。 技术栈方面，前端使用echarts.js（未来会考虑用vue进行改写），后端则采用了Python Django框架；在特征处理阶段，技能相关的特征通过构建的知识图谱进行处理，该知识图谱是基于neo4j数据库建立的。系统的流程包括先做二分类筛选，然后对筛选出正样本进一步排序；其中，二分类模型采用深度神经网络（DNN）并使用Keras框架训练，在线上应用时直接调用已保存为h5格式的model文件进行预测；而排序则基于随机森林算法中的特征重要性指标完成。 系统演示包括以下几个页面：首页展示原始简历、查看原始简历详情页、统计分析图表展示页以及项目简介和招聘信息分析页面。最后，还有专门用于显示推荐结果的简历推荐结果页面。
     
  • 推荐的图神经网络（GNN）论文
    优质
    本简介梳理并推荐了一系列关于图神经网络(GNN)的研究论文，旨在帮助读者快速了解该领域的最新进展和核心方法。 这段文字介绍了我学习图神经网络过程中阅读的一些论文，并强烈推荐给想要入门或深入了解图神经网络的朋友进行阅读。
     
  • 基于知识图谱的推荐方法及系统
    优质
    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。
     
  • 基于知识图谱的搜索和推荐系统
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 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Python的电影推荐系统毕业设计：知识图谱与图神经网络的应用（优质高分项目）
    优质
    本项目采用Python开发，结合知识图谱和图神经网络技术构建高效电影推荐系统。旨在通过深入分析用户行为数据提供个性化推荐服务，实现精准化内容推送。此为高质量学术研究作品，具有较高的应用价值与创新性。 本项目是一个基于Python的知识图谱与图神经网络的电影推荐系统源码，适用于毕业设计、期末大作业及课程设计，并获得了导师的高度认可。该项目代码详细注释，即使是编程新手也能轻松理解。 整个项目的功能完善且界面美观，操作简便而管理便捷，具有较高的实际应用价值。所有代码均已经过严格调试和测试以确保其能够正常运行。 该推荐系统利用知识图谱与图神经网络技术来实现精准的个性化电影推荐服务，非常适合那些希望在学术项目中展示前沿技术和实践能力的学生使用。
     
  • 推荐系统的知识图谱支持.pptx
    优质
    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。