基于知识图谱的智能推荐系统实现

基于知识图谱的智能推荐系统实现：从"猜你喜欢"到"懂你所想"的进化之旅

关键词：知识图谱、智能推荐系统、实体关系、冷启动、可解释性、图神经网络、路径排序算法

摘要：你是否好奇过，为什么电商平台总能精准推荐你想买的商品？为什么视频软件总能猜到你喜欢的剧情？传统推荐系统依赖用户行为数据，但面对新用户/新商品时会"抓瞎"，且无法解释"为什么推荐这个"。本文将带你走进"基于知识图谱的智能推荐系统"，用超市导购员的故事类比技术原理，从知识图谱的构建到推荐算法的落地，一步步揭开"懂你所想"的智能推荐之谜。

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背景介绍

目的和范围

在信息爆炸的时代，用户每天面对百万级商品/内容，如何快速找到"对的东西"成了关键。传统推荐系统（如协同过滤、矩阵分解）虽能解决信息过载，但存在三大痛点：

• 冷启动难题：新用户没有历史行为数据，新商品没有被互动记录，推荐效果差；
• 推荐天花板