基于知识图谱的个性化实时推荐方案

个性化实时推荐系统的应用让人们获得了更加舒适的阅读体验。推荐系统为用户提供了一个可供参考、选择的信息源，在满足用户需求的同时，也让用户可以避免面对信息过载问题。但目前已有推荐系统中普遍存在着冷启动问题，即新用户由于不了解推荐算法，可能会出现冷启动问题。

在解决冷启动问题方面，已有研究提出了许多解决方案，如基于知识图谱的个性化推荐方法、基于知识图谱和协同过滤结合的推荐方法和神经网络结合的推荐方法等。本文将介绍一种基于知识图谱和协同过滤相结合的实时个性化推荐方案。

概述

实时推荐系统为用户提供了一个可供参考、选择的信息源，但随着用户数量的增长，推荐系统中存在着冷启动问题，即新用户由于不了解推荐算法而不能选择到适合自己的信息。而解决这一问题的最有效方法就是结合知识图谱和协同过滤来提高推荐系统的性能。

基于知识图谱和协同过滤，提出了一种新的实时推荐方案，通过该方案，可以实现在满足用户需求的情况下，将新用户推荐到与其兴趣相符的信息源中。主要工作如下： 1.提出了一种基于知识图谱和协同过滤结合的推荐方法，通过将知识图谱和协同过滤结合起来，解决了推荐系统中存在冷启动问题。 2.设计了一个新用户推荐流程，并对新用户推荐进行了建模。

相关工作

目前，国内外有许多研究提出了解决冷启动问题的方案，如基于知识图谱的个性化推荐方法、基于知识图谱和协同过滤结合的推荐方法、神经网络结合的推荐方法等。通过将用户行为序列建模成知识图谱，利用知识图谱对用户行为序列进行分析，再利用神经网络进行建模，可以提高推荐效果。

方案设计

实时推荐方案采用了知识图谱和协同过滤相结合的方式，利用知识图谱的优势可以提升推荐系统的性能，同时利用协同过滤算法进行实时推荐。实时推荐方案采用了基于知识图谱和协同过滤相结合的方式，将知识图谱中的实体信息、属性信息和用户兴趣向量相结合，构建用户兴趣向量，然后利用协同过滤算法对用户兴趣向量进行计算，最后得到用户和项目的相似度，并将相似度值较高的项目推荐给用户。

方案实现

基于知识图谱和协同过滤相结合，通过实时的用户行为数据进行推荐，使用的数据源包括用户的行为数据、用户属性数据和知识图谱中的信息。通过分析用户行为数据和知识图谱中的信息，得到用户的兴趣偏好，并将其映射到推荐模型中进行推荐。实时推荐方案是指能够在毫秒级对用户进行推荐，而不会影响到其他用户。

根据实时推荐方案设计，推荐流程如下：

• 首先将新用户和老用户进行关联，判断两个用户是否为同一个用户；
• 接着对新老用户的属性信息和知识图谱中的信息进行匹配；
• 然后通过协同过滤模型计算新老用户之间的相似度；

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