基于知识图谱的个性化推荐算法应用研究文献综述

个性化推荐系统已成为解决信息过载和提升用户体验的关键技术。

传统的推荐算法往往面临数据稀疏性和冷启动等问题，难以捕捉用户复杂多样的兴趣偏好。

知识图谱作为一种强大的知识表示形式，能够提供丰富的实体关系和语义信息，为提升推荐系统的精度和可解释性提供了新的机遇。

本文首先概述了个性化推荐系统和知识图谱的相关概念，并分析了知识图谱在推荐系统中的应用优势。

接着，对基于知识图谱的个性化推荐算法的研究现状进行了系统性的综述，包括基于知识图谱嵌入的推荐算法、基于路径推理的推荐算法和基于图神经网络的推荐算法等，并分析了不同算法的优缺点和适用场景。

最后，对基于知识图谱的个性化推荐算法的未来研究方向进行了展望。

关键词：个性化推荐；知识图谱；知识图谱嵌入；路径推理；图神经网络

随着互联网技术的迅猛发展，网络信息呈现爆炸式增长，用户面临着信息过载的困扰。

个性化推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐感兴趣的物品或服务，从而提升用户体验、提高用户满意度。

传统的个性化推荐算法主要包括协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法等。