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当知识图谱遇上推荐系统(总述和推荐)

發布時間:2024/7/5 windows 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 当知识图谱遇上推荐系统(总述和推荐) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

背景

來學校學習了兩個星期了,總結一下,也可供學習這個方向的新人參考。

當知識圖譜遇上個性化推薦,這篇文章可以從宏觀角度來解釋下面四個概念:
1、推薦系統的任務和難點
2、什么是知識圖譜
3、知識圖譜的優勢
4、知識圖譜與推薦系統相結合的方法

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

接下來我就寫一下這幾片論文的內容(也會寫一些別的相關論文),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。
同時專業名詞的解釋和一些寫得好的參考文章鏈接也將會放出來。
這幾天我的小姐妹們都在努力學習,wakakaka,希望我的效率高一點啊!!!!!

總結

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)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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