背景

來(lái)學(xué)校學(xué)習(xí)了兩個(gè)星期了，總結(jié)一下，也可供學(xué)習(xí)這個(gè)方向的新人參考。

當(dāng)知識(shí)圖譜遇上個(gè)性化推薦，這篇文章可以從宏觀角度來(lái)解釋下面四個(gè)概念：
1、推薦系統(tǒng)的任務(wù)和難點(diǎn)
2、什么是知識(shí)圖譜
3、知識(shí)圖譜的優(yōu)勢(shì)
4、知識(shí)圖譜與推薦系統(tǒng)相結(jié)合的方法

如何將知識(shí)圖譜應(yīng)用到推薦系統(tǒng)，這邊文章介紹了知識(shí)圖譜和推薦系統(tǒng)結(jié)合在一起的三種方式，以及每種方式下典型的模型：
1、依次學(xué)習(xí)：Deep Knowledge-Aware Network (DKN)
2、聯(lián)合學(xué)習(xí)：Collaborative Knowledge base Embedding (CKE)、Ripple Network
3、交替學(xué)習(xí)：Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)

接下來(lái)我就寫一下這幾片論文的內(nèi)容（也會(huì)寫一些別的相關(guān)論文），如果代碼看懂了就順便放一下代碼解釋，如果看不懂，就等看懂了再放。
同時(shí)專業(yè)名詞的解釋和一些寫得好的參考文章鏈接也將會(huì)放出來(lái)。
這幾天我的小姐妹們都在努力學(xué)習(xí)，wakakaka，希望我的效率高一點(diǎn)啊！！！！！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的当知识图谱遇上推荐系统（总述和推荐）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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