【摘 要】
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在当今社会中,推荐系统已经深入到生活的方方面面,日常生活中使用的互联网应用通常都会将推荐系统作为关键的部分来给用户提供符合其偏好的项目。但是随着生活越来越多地与互联网进行绑定,以往的单纯以算法论英雄的方式已经不足以满足社会的需要。而针对现有的推荐系统,即使管理员发现推荐结果出现了问题,比如给未成年人推荐了并不合适的视频或商品,由于推荐系统的黑盒特性,管理员也难以对系统进行有效的调整。因此完全把握推
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在当今社会中,推荐系统已经深入到生活的方方面面,日常生活中使用的互联网应用通常都会将推荐系统作为关键的部分来给用户提供符合其偏好的项目。但是随着生活越来越多地与互联网进行绑定,以往的单纯以算法论英雄的方式已经不足以满足社会的需要。而针对现有的推荐系统,即使管理员发现推荐结果出现了问题,比如给未成年人推荐了并不合适的视频或商品,由于推荐系统的黑盒特性,管理员也难以对系统进行有效的调整。因此完全把握推荐的过程,实现推荐系统的可解释性,对于当前越来越关注社会责任的企业来说就变得极为重要。本文为了解决目前推荐系统所面临的可解释性不足的问题,对可解释的推荐系统进行研究,确定了使用目前最先进的基于知识图谱和强化学习的方案构建推荐系统的总体架构。同时为了进一步提高系统的实用性,解决静态知识图谱向量化模型在更新过程中耗费大量时间和资源的问题,本文对知识图谱向量化模型进行研究,选择应用动态知识图谱向量化模型Dynamic Knowledge Graph Embedding（DKGE）,最终设计并实现了一套基于动态知识图谱和强化学习的可解释的推荐系统。该系统让强化学习智能体在知识图谱中进行搜索,将最终搜索到的目标节点作为用户的推荐结果,同时将搜索路径作为推荐结果的推理路径。为了提高推荐的准确率,使用Beam Search算法在多条搜索路径中选择概率最大的路径作为推荐结果。同时为了方便用户对推荐系统的使用与交互,以及对知识图谱结构和信息的搜索,本文以推荐系统为核心,构建了一套网站系统,提供便捷的界面供用户查看和使用。本系统通过对知识图谱和推荐系统的研究与分析,应用基于知识图谱和强化学习的推荐系统架构解决了当前推荐系统的可解释性不强的问题;应用动态知识图谱向量化模型DKGE解决了知识图谱在应用过程中难以更新的问题。满足了企业需要的推荐系统可解释,以及在训练过程中节省时间和资源的需求。
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