题目: A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
摘要:
为了解决信息爆炸问题,提高用户在各种在线应用中的体验,人们开发了推荐系统来模拟用户的偏好。尽管人们已经为更个性化的推荐做了很多努力,但是推荐系统仍然面临着一些挑战,如数据稀疏和冷启动。近年来,以知识图为辅助信息的推荐生成引起了人们的极大兴趣。这种方法不仅可以缓解上述问题,使推荐更加准确,而且可以为推荐项目提供解释。本文对基于知识图的推荐系统进行了系统的研究。我们收集了最近在这一领域发表的论文,并从两个角度对其进行了总结。一方面,我们通过研究论文如何利用知识图进行精确和可解释的推荐来研究所提出的算法。另一方面,我们介绍了这些工作中使用的数据集。最后,提出了该领域的几个潜在研究方向。