知识图谱推荐系统研究综述

基于协同过滤的推荐方法在应用中广泛使用，但也存在冷启动和数据稀疏等问题。为了解决这些问题，研究者提出了混合推荐系统，结合协同过滤的优点以提高推荐准确性。然而，混合推荐系统仍无法彻底解决这些问题。知识图谱的引入有效缓解了这些问题，并为推荐系统提供了更丰富的知识支持。
KTUP（知识增强翻译基用户偏好）模型通过结合用户行为序列和物品知识信息进行联合建模，提高了推荐质量；DKN（Deep Knowledge-Aware Network）模型利用深度学习技术结合用户行为序列和物品知识信息进行推荐，并通过大量训练数据和计算资源实现了更精细的推荐效果；两种模型均需要较大的训练数据集，并且DKN模型在最新发展上可能有更多更新，请查阅相关文献以获取最新信息。
常用的数据集整合方法用于验证这些模型的效果，并将其应用于实际场景中以提升推荐系统的性能和用户体验。

协同过滤作为一种主流的推荐技术，在实际应用中展现出较高的推广价值。然而，在协同过滤算法中也面临着新用户或新项目的冷启动问题以及数据稀疏性等挑战。针对上述两种问题的研究与探索不断深入，在此基础上研究者进一步开发出了混合推荐系统。该系统通过综合考虑两者的优点，在一定程度上缓解了这些问题的不足，并显著提高了预测精度。然而混合推荐系统仍然无法彻底解决这些问题

1.1 推荐系统

着力介绍了几点经典的推荐系统方法：

2 基于知识图谱的知识化推荐平台

    KTUP（knowledge-enhanced translation- based user preference）模型

    DKN模型

DKN即为'Deep Knowledge-Aware Network'（DKN），它是一种用于推荐系统的深度学习模型。基于线性代数理论，在融合用户行为数据与领域知识的基础上提升推荐效果。

DKN 模型于 2018 年由 ByteDance 的研发团队首次提出，并已在旗下应用于推荐系统领域。
从其基本原理来看, 该模型旨在整合用户的 sequential behavior 和 item knowledge 进行 推荐。
值得注意的是, 这两种数据源的重要性已经被广泛认可, 并且它们对于提升推荐系统的 performance 表现具有显著作用。

在DKN模型中，它主要通过基于序列模型（如LSTM或GRU）来建模用户的点击、浏览等行为数据。这些行为数据可能包含用户的标签、属性以及商品分类等信息。通过将行为数据与知识信息相结合，并融合用户兴趣与商品特性等多维度特征，在推荐系统中实现更加精准的推荐效果。

DKN模型的优势体现在其能够基于学习到的用户兴趣与物品特性之间的关系进行更为精准的推荐，在涉及多个丰富领域知识时尤为突出。需要注意的是，在训练过程中, DKN模型可能需要投入大量训练数据以及计算资源来实现有效的复杂模式识别与知识关联捕捉.

请特别注意的是，在截至2021年9月的知识范围内,我对DKN模型在后续的发展进展并不了解.如您 wanna seek more comprehensive and up-to-date information,请参考以下资源：包括但不限于学术论文、技术博客以及与字节跳动相关的工程实践文章.

常用应用领域数据集整合