个性化推荐系统能够根据用户的个性化偏好和需要,自动、快速、精准地为用户提供其所需的互联网资源,已成为当今大数据时代应用最广泛的信息检索系统,具有巨大的商业应用价值。近年来,随着互联网海量数据的激增,人工智能技术的快速发展与普及,以知识图谱为代表的大数据知识工程日益受到学界和业界的高度关注,也有力地推动推荐系统和个性化推荐技术也迈入到知识驱动与赋能的发展阶段。将知识图谱中蕴含的丰富知识作为有用的辅助信息引入推荐系统,不仅能够有效应对数据稀疏、语义失配等传统推荐系统难以避免的问题,还能帮助推荐系统产生多样化、可解释的推荐结果,并更好地完成跨领域推荐、序列化推荐等具有挑战性的推荐任务,从而提升各类实际推荐场景中的用户满意度。本文将现有融入知识图谱的各种推荐模型按其采用的推荐算法与面向的推荐场景不同进行分类,构建科学、合理的分类体系。其中,按照推荐方法的不同,划分出基于特征表示的和基于图结构的两大类推荐模型;按推荐场景划分,特别关注多样化推荐、可解释推荐、序列化推荐与跨领域推荐。然后,我们在各类推荐模型中分别选取代表性的研究工作进行介绍,还简要对比了各个模型的特点与优劣。此外,本文还结合当下人工智能技术和应用的发展趋势,展望了认知智能推荐系统的发展前景,具体包括融合多模态知识的推荐系统,具有常识理解能力的推荐系统,以及解说式、劝说式、抗辩式推荐系统。本文的综述内容和展望可作为推荐系统未来研究方向的有益参考。

http://jcs.iie.ac.cn/xxaqxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210503&flag=1

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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