利用知识图谱的推荐系统研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2023年第4期北京时间：

作者：张明星, 张骁雄, 刘姗姗, 田昊, 杨琴琴

单位：1.南京信息工程大学 电子与信息工程学院，南京 210044；2.国防科技大学 第六十三研究所，南京 210007；3.南京信息工程大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院，南京 210044

摘要：随着互联网的快速发展，如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种信息过滤的方法，旨在为用户推荐个性化内容。传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题，近年来，研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息，不仅能够缓解以上问题，同时增强了推荐系统的整体性能。利用知识图谱的推荐系统研究主要包括三方面内容：介绍推荐系统和知识图谱的基本概念，指出现有推荐算法的不足之处；根据不同核心技术详细分析利用知识图谱的推荐系统研究现状，评估不同方法的技术优势与挑战；总结相关应用场景和数据集信息，并展望未来发展前景。

关键词：推荐系统,个性化内容,知识图谱,数据稀疏,冷启动