【摘 要】
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基于互联网的电子商务系统发展十分迅速,在海量的商品之中用户如何能够及时有效的挑选到心仪的商品,是各大电子商务平台十分关注的研究方向。传统的商品推荐算法将用户和商品进行关联,但却无法考虑到推荐结果的解释性,推荐结果是否能够很好解释常常影响着用户的信服力。本文基于对知识图谱以及基于知识图谱的推荐算法进行研究,设计了基于RippleNet模型对用户和商品进行智能推荐的算法,并利用准确性评价指标对模型进行评估。实验结果表明,该模型能够达到良好的效果,可以在一定程度上提升用户体验。
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基于互联网的电子商务系统发展十分迅速,在海量的商品之中用户如何能够及时有效的挑选到心仪的商品,是各大电子商务平台十分关注的研究方向。传统的商品推荐算法将用户和商品进行关联,但却无法考虑到推荐结果的解释性,推荐结果是否能够很好解释常常影响着用户的信服力。本文基于对知识图谱以及基于知识图谱的推荐算法进行研究,设计了基于RippleNet模型对用户和商品进行智能推荐的算法,并利用准确性评价指标对模型进行评估。实验结果表明,该模型能够达到良好的效果,可以在一定程度上提升用户体验。
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