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基于知识图谱的推荐系统研究综述

文献类型:期刊论文

作者秦川5; 祝恒书4; 庄福振3; 郭庆宇3; 张琦5; 张乐5; 王超5; 陈恩红5; 熊辉5
刊名中国科学:信息科学
出版日期2020
卷号50.0期号:007页码:937
关键词知识图谱 推荐系统 协同过滤 异质信息网络 图嵌入
ISSN号1674-7267
英文摘要推荐系统旨在为用户推荐个性化的在线商品或信息,其广泛应用于众多Web场景之中,来处理海量信息数据所导致的信息过载问题,以此提升用户体验.鉴于推荐系统强大的实用性,自20世纪90年代中期以来,研究者针对其方法与应用两方面,进行了大量广泛的研究.近年来,很多工作发现知识图谱中所蕴含的丰富信息可以有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题,例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等.因此,本文针对基于知识图谱的推荐系统这一领域进行了全面的综述.具体地,首先简单介绍推荐系统与知识图谱中的一些基本概念.随后,详细介绍现有方法如何挖掘知识图谱不同种类的信息并应用于推荐系统.此外,总结了相关的一系列推荐应用场景.最后,提出了对基于知识图谱的推荐系统前景的看法,并展望了该领域未来的研究方向.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37875]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.香港科技大学
2.中国科学院大学
3.中国科学院计算技术研究所
4.百度有限公司
5.中国科学技术大学
推荐引用方式
GB/T 7714
秦川,祝恒书,庄福振,等. 基于知识图谱的推荐系统研究综述[J]. 中国科学:信息科学,2020,50.0(007):937.
APA 秦川.,祝恒书.,庄福振.,郭庆宇.,张琦.,...&熊辉.(2020).基于知识图谱的推荐系统研究综述.中国科学:信息科学,50.0(007),937.
MLA 秦川,et al."基于知识图谱的推荐系统研究综述".中国科学:信息科学 50.0.007(2020):937.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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