【摘 要】
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伴随时代洪流,互联网技术发展迅猛,物联网技术也随之兴起。突如其来的新冠疫情,使得线上购物成为购物首选方式。大量在线数据的产生,为大数据分析提供了数据支撑。如何从错综复杂的海量数据中找到有价值的信息并进行个性化推荐,是数据挖掘研究的重点之一。基于大数据的个性化推荐研究面临的主要问题是数据稀疏性、冷启动等,为了解决这些问题,本文针对移动增值业务,提出一种基于知识图谱的推荐算法。基于知识图谱的移动增值业
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伴随时代洪流,互联网技术发展迅猛,物联网技术也随之兴起。突如其来的新冠疫情,使得线上购物成为购物首选方式。大量在线数据的产生,为大数据分析提供了数据支撑。如何从错综复杂的海量数据中找到有价值的信息并进行个性化推荐,是数据挖掘研究的重点之一。基于大数据的个性化推荐研究面临的主要问题是数据稀疏性、冷启动等,为了解决这些问题,本文针对移动增值业务,提出一种基于知识图谱的推荐算法。基于知识图谱的移动增值业务推荐系统所涉及的相关技术原理,本文对基于关联规则的推荐算法、协同过滤推荐算法和对基于知识图谱的推荐算法进行讨论,分析了传统相关算法的优劣,基于知识图谱确定移动增值业务,实现了融合知识图谱的移动增值业务推荐系统。完成的重点工作有:（1）通过对比数据稀疏处理规则和协同过滤推荐算法的优缺点,利用数据挖掘工具获取项目规则,将项目规则-协同过滤融合知识图谱,构建了知识图谱-协同过滤-规则（KG＿CF＿Rule）混合推荐模型。将KG＿CF＿Rule模型在移动增值业务中影视和音乐的两个数据集进行实验,对比Ripple Net模型和MKR模型实验结果表明,本文提出的KG＿CF＿Rule模型在两个数据集上,准确率和AUC都有一定的提升,验证了模型的有效性。（2）通过融合知识图谱的移动增值业务推荐算法,完成基于知识图谱的移动推荐系统及可视化。面向目标用户,通过用户与业务对象的交互提取用户偏好组成特定目标用户知识图谱,然后通过移动增值业务数据采集,构建项目知识图谱,基于本体、LOD、图嵌入的推荐,被推荐的增值业务项目通过性能评估后推送给目标用户。在面向移动目标用户群体和移动增值业务中的影音业务中进行构建知识图谱,确立完整的知识图谱语义网络关系,通过搭载移动云MAS业务平台,将推荐的移动增值业务推送给移动目标用户,最终实现知识图谱可视化。
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