Recent advances in research have demonstrated the effectiveness of knowledge graphs (KG) in providing valuable external knowledge to improve recommendation systems (RS). A knowledge graph is capable of encoding high-order relations that connect two objects with one or multiple related attributes. With the help of the emerging Graph Neural Networks (GNN), it is possible to extract both object characteristics and relations from KG, which is an essential factor for successful recommendations. In this paper, we provide a comprehensive survey of the GNN-based knowledge-aware deep recommender systems. Specifically, we discuss the state-of-the-art frameworks with a focus on their core component, i.e., the graph embedding module, and how they address practical recommendation issues such as scalability, cold-start and so on. We further summarize the commonly-used benchmark datasets, evaluation metrics as well as open-source codes. Finally, we conclude the survey and propose potential research directions in this rapidly growing field.


翻译:最近的研究进展表明,知识图(KG)在提供宝贵的外部知识以改善建议系统方面是有效的。知识图能够将连接两个对象的具有一种或多种相关属性的高阶关系编码起来。在新兴的图形神经网络(GNN)的帮助下,可以从KG中提取物体特性和关系,这是成功提出建议的一个基本要素。在本文件中,我们对以GNN为基础的了解全球知识深层建议系统进行了全面调查。具体地说,我们讨论了最先进的框架,重点是其核心组成部分,即图嵌入模块,以及它们如何处理可缩放性、冷启动等实用建议问题。我们进一步总结了常用的基准数据集、评价指标以及开源代码。最后,我们完成了调查,并提出了这个迅速发展的领域的潜在研究方向。

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