神经协同过滤推荐方法在知识图谱中的增强应用-郑诚.pdf

本文深入探讨了知识图谱与神经协同过滤推荐方法的融合应用。通过对知识图谱的有效利用，结合神经协同过滤的推荐机制，提出了一种新颖的增强推荐方法。在传统的协同过滤方法中，往往难以充分挖掘用户与物品之间的潜在关系，而知识图谱则为此提供了丰富的语义信息。本研究通过将知识图谱嵌入到神经协同过滤模型中，使得推荐系统能够更好地理解用户兴趣和物品特征，从而提高推荐的准确性和个性化程度。此方法不仅在理论上具备合理性，而且在实际数据集上的实验证明了其有效性。通过对推荐结果的比较和分析，我们发现该方法相较于传统的协同过滤方法，在推荐准确性和用户满意度上均取得了显著的提升。