【摘 要】
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随着信息技术的高速发展,物联网上的海量数据呈爆炸式增长。为了解决物联网用户(个人、设备或系统)信息超载的问题,物联网推荐系统被广泛应用于智能家居、智能制造和智慧城市等领域。本文在对目前推荐系统中主流推荐算法深入研究的基础上,针对主流的协同过滤推荐算法在面临冷启动和数据稀疏问题时性能明显下降的问题,将知识图谱引入推荐系统,提出一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF。经实验验
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随着信息技术的高速发展,物联网上的海量数据呈爆炸式增长。为了解决物联网用户(个人、设备或系统)信息超载的问题,物联网推荐系统被广泛应用于智能家居、智能制造和智慧城市等领域。本文在对目前推荐系统中主流推荐算法深入研究的基础上,针对主流的协同过滤推荐算法在面临冷启动和数据稀疏问题时性能明显下降的问题,将知识图谱引入推荐系统,提出一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF。经实验验证,在用户数据稀疏的场景下,该算法在准确率和召回率方面有明显的提升;在此基础上,本文设计并开发了一个基于Dual KG-CF推荐工具,可向用户提供车辆推荐的服务。本文的主要研究内容如下:1.首先对领域知识图谱的构建方法进行了研究,选取了互联网上容易获得大量公开信息的车辆产品作为本文的推荐项目,构建了车辆领域知识图谱,为后续基于知识图谱的协同过滤推荐算法的研究与验证提供数据支撑。2.对传统Trans D模型中的负三元组构建方法进行了改进,采用基于Trans D模型的知识图谱嵌入方案。实验结果表明,基于改进的负三元组构建方法的Trans D模型的准确度得到了一定的提升。3.设计了一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF,将知识图谱和协同过滤推荐算法相结合,利用Trans D模型对推荐项目的领域知识图谱进行知识图谱嵌入,并以知识图谱的形式存储用户行为数据,最后结合推荐列表生成算法缓解冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,在用户数据稀疏的情况下,本文提出的Dual KG-CF算法在准确率和召回率方面有明显的提升。4.设计并实现了基于Dual KG-CF算法的推荐工具,该工具可根据用户对工具的设置信息,利用Dual KG-CF算法为用户实现项目推荐功能,并在工具页面展示用户信息和推荐结果。测试结果表明,基于Dual KG-CF的推荐工具在功能与性能方面均符合要求。
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