【摘 要】
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本文为了解决传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性、冷启动问题,现针对传统协同过滤算法存在的问题,提出一种基于知识图谱的过滤推荐算法,并对其应用思想和应用流程进行详细介绍,同时,采用知识表示学习法,构建项目相似性矩阵,并在综合考虑用户行为数据的基础上,按照一定的比例,精确计算和统计项目相似度权重,为后期评分预测以及推荐列表的生成提供重要的依据和参考。最后,采用实验的方式,对基于知识图谱的过滤推荐算法的可
【机 构】
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广东工业大学华立学院,广州应用科技学院
【基金项目】
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广东高校省级重点平台和重大科研项目(青年创新人才类)“基于学科知识库的问答系统研究及应用”(2016KQNCX212)。
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本文为了解决传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性、冷启动问题,现针对传统协同过滤算法存在的问题,提出一种基于知识图谱的过滤推荐算法,并对其应用思想和应用流程进行详细介绍,同时,采用知识表示学习法,构建项目相似性矩阵,并在综合考虑用户行为数据的基础上,按照一定的比例,精确计算和统计项目相似度权重,为后期评分预测以及推荐列表的生成提供重要的依据和参考。最后,采用实验的方式,对基于知识图谱的过滤推荐算法的可靠性和有效性进行验证,结果表明:基于知识图谱的过滤推荐算法在实现用户信息过滤,提高推荐性能发挥出重要作用
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