RecKG: 面向推荐系统的标准化知识图谱研究与实现

发布于 2025-2-4 20:42

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研究背景与意义

在当前推荐系统研究领域中,知识图谱(Knowledge Graph, KG)作为一种强大的数据集成和表示工具,已经被广泛应用于解决数据稀疏性和可解释性等问题。然而,不同推荐系统之间知识图谱的异构性和集成问题仍然是一个亟待解决的挑战。本文提出了RecKG(Recommender system Knowledge Graph),一个专门面向推荐系统的标准化知识图谱框架,旨在实现异构推荐系统之间的无缝集成和互操作。

核心创新点

标准化知识图谱设计

提出了专门针对推荐系统的标准化知识图谱框架
确保不同数据集中实体的一致性表示
支持多样化属性类型的有效集成

属性选择与命名规范

通过详细分析多个推荐系统数据集,系统性选择关键属性
建立统一的命名约定,实现标准化格式
平衡了属性的一致性和多样性需求

实际应用验证

使用图数据库对真实数据集进行标准化实现
验证了框架的互操作性和实用价值
提供了详细的集成案例分析

技术方案详解

1. RecKG框架设计

RecKG框架主要包含三个核心组件：

RecKG: 面向推荐系统的标准化知识图谱研究与实现-AI.x社区

a.用户属性建模

人口统计学特征(年龄、性别、职业等)
地理位置信息
用户行为特征

b.物品属性建模

基础属性(发布日期、价格等)
领域特定属性(演员、导演、类型等)
多模态信息(图片、描述文本等)

c.交互关系建模

显式反馈(评分、评价)
隐式反馈(点击、购买)
保存项目(收藏、加入购物车)

2. 标准化实现方法

RecKG: 面向推荐系统的标准化知识图谱研究与实现-AI.x社区

a.命名规范化

建立统一的属性命名体系
确保跨数据集的一致性表示
支持属性映射和转换

b.属性整合策略

核心属性必选
扩展属性可选
支持属性层次结构

c.数据集成机制

实体对齐
关系映射
属性合并

3. 实验验证

RecKG: 面向推荐系统的标准化知识图谱研究与实现-AI.x社区

a.数据集验证

MovieLens-100k
Yahoo!Movies
验证跨数据集集成效果

b.图数据库实现

使用Neo4j实现存储和查询
验证框架可行性
展示实际应用效果

c.质量评估

与现有方法对比
验证互操作性
分析语义增强效果

应用价值与展望

1. 实际应用价值

a.数据集成优化

降低异构数据集成成本
提高数据质量和一致性
支持增量数据更新

b.推荐系统增强

缓解数据稀疏问题
提升推荐可解释性
支持跨域推荐

c.知识复用与共享

促进知识图谱标准化
支持领域知识积累
推动生态系统发展

2. 未来研究方向

a.跨域集成研究

探索不同领域知识图谱的集成方法
研究领域特定的属性映射策略
开发自动化集成工具

b.推荐算法优化

基于集成知识图谱的算法改进
多模态信息融合方法研究
可解释性推荐技术探索

c.框架扩展与完善

支持更多数据类型和格式
优化性能和可扩展性
增强安全性和隐私保护

总结

RecKG作为一个面向推荐系统的标准化知识图谱框架,通过统一的属性表示和规范化的集成方法,有效解决了异构推荐系统之间的知识图谱集成问题。实验结果表明,该框架不仅能够实现不同数据集的无缝集成,还能够发现新的语义信息,为推荐系统的性能提升提供了新的可能。未来研究将继续探索跨域集成、算法优化等方向,进一步完善和扩展框架功能。