基于知识图谱实时推荐系统

实时推荐系统的应用可以分为两类： 1.基于协同过滤的推荐系统，将用户-物品关系嵌入到传统的协同过滤算法中，实现基于物品-用户的推荐 2.基于内容的推荐系统，在传统的协同过滤基础上引入知识图谱，并在知识图谱上进行用户-物品关系构建和推荐。 这两种推荐系统都是需要对用户与物品进行大量的交互来发现两者之间的协同关系，并且将它们进行评分排序，进而进行推荐。 而知识图谱是一种对实体之间关系进行建模的方式，可以帮助我们更好地理解用户与物品之间的关系。因此，将知识图谱嵌入到推荐系统中来可以有效地提升系统的推荐效果。

研究背景

实时推荐系统在电商、社交等领域有着广泛的应用，如电商网站通过推荐给用户一些他们感兴趣的商品，社交网站则给用户推送一些他们感兴趣的内容。在这些场景中，实时推荐系统可以帮助用户更好地发现物品与其兴趣之间的关联，从而提升用户体验。

但在实际应用中，实时推荐系统往往面临着以下问题：

1.随着物品数量和用户数量的不断增长，传统的协同过滤算法逐渐无法满足推荐系统对实时性的要求。

2.在推荐过程中，为了保证物品推荐的准确性，需要不断地进行评分预测和新物品推荐。这种情况下，可能会导致推荐结果与实际需求相背离。

3.当用户使用推荐系统时，可能会遇到一些新的场景。

相关工作

我们研究知识图谱的主要目的是为了更好地理解用户与物品之间的关系，以便为用户提供更好的推荐服务。为了达到这个目的，我们可以在推荐系统中引入知识图谱来提高推荐效果。下面，我们将会从两个方面对知识图谱和推荐系统进行介绍，并阐述在引入知识图谱后推荐系统所能带来的提升。

模型结构

对于知识图谱的嵌入，我们采用了一个结构化的模型，即图神经网络。图神经网络是一个多层的网络，它可以将实体和实体之间的关系表示为向量，从而使得我们可以使用一些机器学习算法对关系进行建模。具体地，我们利用知识图谱中的实体向量和关系向量作为输入，通过训练得到一个表示实体与实体之间关系的向量表示。然后将这个表示映射到用户-物品对的嵌入空间中，从而可以通过我们训练好的嵌入向量来预测用户喜欢什么物品。同时，我们利用用户-物品对之间的嵌入来进行用户-物品之间的推荐。

模型评估指标

模型的评估指标主要包括：准确率、召回率、F1值、 AUC等。准确率可以表示为模型预测的结果和真实结果之间的百分比。召回率表示为在所有候选物品中找到目标物品的概率，召回率越大，召回的目标物品越多，准确率就越高。

模型总结

本文介绍了一种基于知识图谱的实时推荐模型，它以知识图谱作为推荐的信息输入，通过知识图谱和用户/物品之间的交互来进行推荐，具有以下优势：

1.能够有效地解决传统协同过滤和内容推荐中存在的信息稀疏问题；

2.利用知识图谱建模可以提升推荐结果的质量；

3.能够提升推荐系统在大规模场景下的效果。

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