在智能推荐ToB企业服务领域，达观数据已经有了10余年的推荐技术沉淀和上千家客户的行业应用实践经验。...经过激烈鏖战，由他们开发的智能推荐系统对500万听歌用户的数据进行建模，根据每个用户的个性化兴趣偏好从数十万首歌曲库中为每个用户生成千人千面的歌曲推荐结果，推荐精度力克包括来自剑桥大学、牛津大学、密歇根大学等等的...达观智能推荐基于前沿的人工智能和大数据分析挖掘技术，经过多年的产品打磨和持续的行业应用探索，累计服务客户数量达到了上千家。...通俗来讲，就是把不同种类的信息连接在一起得到的一个语义关系网，知识图谱以结构化的方式描述客观世界，沉淀背景知识，将信息知识表示成更接近人类认识世界的形式，已经被广泛应用于搜索引擎、智能推荐、智能问答、语言理解...基于知识图谱的推荐方法，按照如何应用知识图谱数据，可以分为三类，分别是基于嵌入的方法、基于连接的方法和基于传播的方法。
推荐系统简介 一句话来介绍的话，就是通过分析历史数据，来给用户推荐可能会喜欢/购买的商品，这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。...因此item的建模比较关键，在推荐系统中，目前不少工作开始融合一些结构信息来提高性能与解释性，至于如何建模结构，个人理解已有工作大概可以分为两种类型： 结合知识图谱（Knowledge Graph) 结合异质信息网络...(Heterogenerous Network) 本篇笔记主要集中在推荐系统结合知识图谱的几篇工作做个非常简单的总结，后续如时间允许，会将这一系列补全。...局限性稍微大，需要大量的知识图谱中的额外信息，在实际的推荐中不易获得。 2. 融合方法略微简略粗暴，直接使用向量相加 2 DKN Wang H, Zhang F, Xie X, et al....RippleNet: 将知识图谱作为额外信息，融入到CTR/Top-K推荐 动机 考虑到水波(Ripple)的传播，以user感兴趣的item为seed，在商品知识图谱上向外一圈一圈的扩散到其他的item
本项目包含知识图谱的论文、代码和阅读笔记的集合。...by shaoxiongji Github项目地址： https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph 知识图谱嵌入 Variational...[Paper] [Code] 知识图谱补全 Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion....[Paper] [Code] 推荐系统 Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation....[Paper] [Code] 动态知识图谱 HyTE: Hyperplane-based Temporally aware Knowledge Graph Embedding.
第二个功能是医生推荐，本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史问诊信息，从而为患者推荐最适合的医生，最后我们使用Django...2.4 知识图谱构建 为了进行准确的疾病诊断，我们依托于大规模数据集构建知识图谱。 build_kg模块提供了有关知识图谱构建的信息。...我们通过以上8类关系判断在知识图谱中实体间两两之间的关系，从而计算出患该种疾病的概率。定义知识图谱实体间关系的描述性统计特征如下表所示。...3、医生推荐 在医生推荐模块，平台期望寻找到历史数据中与用户最相似的患者，并找到与之对应到相应的医生，来完成个性化的推荐。...最后，平台通过匹配度较高的问诊记录来推荐医生。 recommend模块提供了有关知识图谱构建的信息。
引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于： 「精确性（precision）」：为物品item引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣 「多样性（diversity）」：提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...一般使用知识图谱有三种模式，如上图： 「依次学习（one-by-one learning）」 使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量（TransR方法等），引入推荐系统再做后面的处理...「联合学习（joint learning）」 将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合，使用端到端（end-to-end）的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后的损失函数联合训练。...「交替学习（alternate learning）」 将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又相关的任务，使用多任务学习（multi-task learning）的框架进行交替学习。
知识图谱如何应用到推荐系统中呢？今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。...，核心是采用推荐任务+知识图谱补全任务联合学习。...现实中的知识图谱一般都是不完整的，这会影响知识图谱在推荐系统中使用的效果。比如有个电影和导员的关系在知识图谱中没有，就会导致即使一个用户点击了很多这个导员的电影，KG也无法推荐这个关系缺失的电影。...这样推荐系统任务也会更新知识图谱的embedding，帮助link prediction任务；同时知识图谱的信息会为推荐系统任务提供额外信息。...5 总结 本文介绍了4篇顶会中知识图谱在推荐系统中的应用，这些方法的核心都是利用知识图谱在item侧扩展实体信息，利用丰富的外部知识为推荐模型提供更多的线索，寻找潜藏在用户点击或购买行为背后的内在原因
而在企业智能应用中，因为有了知识图谱，我可以关联相关的数据来探测异常、控制风险等。 ? 之前看到有人说，作为人工智能的产品经理，不能不了解知识图谱。为何知识图谱在人工智能时代如此重要呢？...可以依据一定的推理规则发现新知识，形成的知识经过质量评估后进入知识图谱。依据知识图谱数据平台可构建语义搜索，智能问答，推荐等应用。 以下是知识图谱构建步骤的详细介绍。...基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别，本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案，介绍一下基于知识图谱的智能问答，主要分为如下几个方面： 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构...在跨终端、多场景领域支持多轮交互、多模式交互(文本、语音和图像)和问题推荐预测、支持多模型识别客户意图，基于客户需求的垂直领域(服务、导购、助手等)均通过智能+人工的方式提供客户极致的客户体验。...这里的智能问答助手主要都是通过机器人、虚拟语音助手、音箱等形态来承接，并且具有多模态识别以及服务推荐、引导、聊天等功能，比一般的文本问答都更智能、更方便。
【导读】既昨天推出六篇知识图谱（Knowledge Graph）文章，专知内容组今天又推出最近六篇知识图谱相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs（基于语义嵌入和知识图谱零次识别） ---- ---- 作者：Xiaolong...Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings（卷积二维知识图谱嵌入） ---- ---- 作者：Tim Dettmers,Pasquale Minervini,...Variational Knowledge Graph Reasoning（变分知识图谱推理） ---- ---- 作者：Wenhu Chen,Wenhan Xiong,Xifeng Yan,William...Learning over Knowledge-Base Embeddings for Recommendation（在知识库嵌入的基础上进行推荐） ---- ---- 作者：Yongfeng Zhang
为了克服这些挑战，知识图谱（Knowledge Graph, KG）被引入到推荐系统中。...知识图谱嵌入在推荐系统中的优势将知识图谱嵌入技术引入推荐系统带来了一系列优势：优势 解释...数据稀疏性问题的解决通过知识图谱捕捉多层次的关系信息，填补传统推荐系统中数据不足的空白语义关联的增强 知识图谱嵌入能捕捉物品和属性之间的深层语义关系，提升推荐的准确性冷启动问题的缓解 即使用户行为数据较少...，通过知识图谱中的信息也能做出个性化推荐跨领域推荐的可能 知识图谱能够将不同领域的实体和关系联系起来，拓展推荐系统的应用场景这些优势使得知识图谱嵌入在解决推荐系统中的多种问题上展现了巨大潜力，越来越多的研究和应用将其引入到各类推荐场景中...构建知识图谱嵌入推荐系统的关键步骤知识图谱的构建在推荐系统中使用知识图谱的第一步是构建一个全面的图谱。知识图谱通常由实体（如用户、物品、属性）和它们之间的关系组成。
在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱。...电影评分数据集里包含用户、电影及评分；电影相关的知识图谱中包含电影的类型、导演等属性。 要求：从知识图谱中找出电影间的潜在特征，并借助该特征及电影评分数据集，实现基于电影的推荐系统。...将用于推荐算法模型的后续计算。 （6）按照第（3）、（4）、（5）步的做法，同理可以得到。将用于知识图谱词嵌入模型的后续计算。 用tf.layer接口实现交叉压缩单元模型，具体代码如下。...2.将交叉压缩单元模型集成到MKR框架中 在MKR框架中，推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型的处理流程几乎一样。可以进行同步处理。在实现时，将整个处理过程横向拆开，分为低层和高层两部分。...—高层：推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型分别将低层的传上来的特征连接在一起，通过全连接层回归到各自的目标结果。 具体实现的代码如下。
本体知识图谱 本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。 ——汤姆·格鲁伯——《迈向知识共享型本体的设计原则》。 ...本体从schema的角度来定义（自上向下），而知识图谱其实更强调的是数据层（自底向上）来构建。对于领域或垂直行业的知识图谱，一般都需要有本体层。而实体可以定义为本体的某个概念的实例。 ...——王昊奋老师 本体（ontology）主要应用于：人工智能、语义网、软件工程、 生物医学信息学、图书馆学以及信息架构。...openCyc 是一个致力于将各个领域的本体及常识知识综合地集成在一起，并在此基础上实现知识推理的人工智能项目。其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 知识图谱是NLP中非常重要的底层基础建筑。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识图谱综述 首先介绍两篇中文的知识图谱综述，对于初学者了解知识图谱的相关概念，发展脉络和趋势有很好的好处。 文章引用量：30+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ?...计算机系统应用, 28(6). 2 OWL OWL是一种本体描述语言，广泛应用于知识图谱的本体描述架构中，感兴趣的同学可以看以下。 文章引用量：100+ 推荐指数：✦✦✦✦✧ ?...文章引用量：20+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [5] Zheng S , Wang F , Bao H , et al....近来，一些知识图谱自动化构建的方法开始提出，让知识图谱的“降价”变得可能。 文章引用量：10+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ?
Patterns 通过关系推理模式毒化知识图谱嵌入 PairRE: Knowledge Graph Embeddings via Paired Relation Vectors 通过配对关系向量的知识图谱嵌入...推荐系统 Personalized Transformer for Explainable Recommendation 用于可解释推荐的个性化Transformer HieRec: Hierarchical...User Interest Modeling for Personalized News Recommendation HieRec: 用于个性化新闻推荐的分层用户兴趣建模 PP-Rec: News...CRSLab: An Open-Source Toolkit for Building Conversational Recommender System CRSLab: 构建对话式推荐系统的开源工具箱...自然语言处理在以人为本的新闻推荐器中的作用，促使用户选择不同的内容 - END -
但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。...知识图谱可以连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。 这里值得一提的是知识图谱和物品属性的区别。...因此，利用知识图谱特征学习，我们可以很方便地将知识图谱引入各种推荐系统算法中。...在本篇中，我们分别介绍了推荐系统、知识图谱、以及知识图谱在推荐系统中的应用价值。作为推荐算法的辅助信息，知识图谱的引入可以极大地提高推荐系统的精准性、多样性和可解释性。...研究兴趣为网络特征学习、推荐系统、文本和社交数据挖掘，并在WWW、AAAI、WSDM、CIKM、TPDS上发表了十余篇论文。 张富峥，微软亚洲研究院研究员，从事人工智能和数据挖掘方面的研究。
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。...算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
4.知识图谱与智能问答知识图谱与智能问答其实是两个相关的概念，它们都在人工智能领域中扮演着重要的角色。知识图谱是以图形结构表示的知识库，它包含了实体、属性和实体之间的关系。...基于知识图谱的智能问答系统（KBQA）是一种常见的技术路线，它利用知识图谱中的数据进行问题的解析和查询，从而得到准确的答案。知识图谱与智能问答系统的结合可以提高问答系统的准确性和效率。...通过利用知识图谱中的丰富知识和关系，智能问答系统能够更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。同时，知识图谱也可以为智能问答系统提供更多的背景知识和上下文信息，从而提升系统的智能化水平。...5.在工业智能问答领域，大语言模型ChatGPT能否替代知识图谱技术？这也是近期在知识图谱技术领域，引发讨论最多的一个问题。...在智能化呼声此起彼伏的今天，服务创新、模式创新、质量创新、管理创新无一不依赖于行业知识图谱的深度应用。
在此背景下，8月10日下午，深演智能在北京召开媒体发布会，正式对外发布了深演智能的首款智能推荐平台产品。 发布会上，首席技术官欧阳辰先生对推荐平台的诞生及技术优势进行了介绍。...“深演智能推荐平台是由福尔摩斯AI（HOLMES AI）赋能的智能推荐平台。经过产品团队两年的技术和实践打磨。”...首席技术官欧阳辰先生 随后，欧阳辰先生也正式发布了深演智能这款推荐平台。...深演智能推荐平台产品内置的丰富能力，能实现自由操作和组合，支持热榜、业务规则、AI算法等多种来源，经过模型智能筛选，推荐更适合用户的个性化内容。 瓶颈二是策略上的低效。...零售事业群副总裁赵琛先生 深演智能一方面帮助其构建混合产品推荐引擎，实现个性化产品推荐；一方面利用福尔摩斯平台的智能推荐功能找到最优模型解决方案，大幅提升了订单转化率。
近段时间，基于知识图谱的推荐系统引起了研究者的广泛关注，其基本思想是将知识图谱作为一种辅助信息引入到推荐系统中。这种方法既可以提高推荐系统的准确性，又能够为推荐结果提供解释。...电影“阿凡达”、“血钻”和用户Bob借助知识图谱中的隐藏关系连接在一起，从而辅助系统做出精准的推荐。另一方面，知识图谱也使得推荐结果有迹可循。...图1 一个基于知识图谱的推荐实例 本综述的目的是总结与阐述利用知识图谱做推荐的研究现状，这一工作与前人的工作有所重叠，例如基于图的推荐系统综述、关于知识图谱应用的综述。...我们将所调研的工作按照应用场景分为七类，包括电影推荐、图书推荐、音乐推荐、新闻推荐、商品推荐、POI推荐以及社交推荐，总结了每种场景下所使用的的数据集与采用的外部知识图谱，并按照构建知识图谱的方法总结各个工作...因此可以设计与知识图谱相关的任务，例如知识图谱补全，将其与推荐系统联合训练，以便提高推荐效果。 3）跨领域推荐：在实际业务场景中，用户往往会选购不同领域的商品，例如图书和电影。
如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。 知识图谱的难点在于知识图谱的搭建，如何高效、高质量、快速的搭建知识图谱是知识图谱工程的核心。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候，心里一直藏着一个疑惑，即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”，怎么看，也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已...直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理，才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕，现在看看所谓的知识推理，究竟是怎么一回事，有哪些实现方法，进展到了什么样的程度。...设想一下，假如机器推理做的完备，一方面，它能够帮我们填充知识图谱中大量的空缺，使得知识更为完备；另一方面，对于知识问答、推荐系统等任务也有非常大的加成，能够在一定程度上让我们的机器变成一个“小机灵鬼”。...总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。
前情提要： 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱 继续来看看推荐系统的花式操作！...这一篇博文整理对『知识图谱』和『推荐系统』融合更加深入的几篇文章：MKR，KTUP以及KGAT。...左边是推荐任务。用户和物品的特征表示作为输入，预测点击率y 右边是知识图谱任务。...Better Understanding of User Preferences 地址：https://arxiv.org/abs/1902.06236 也可以在公众号后台回复『0022』直接获取 统一知识图谱和推荐系统...知识在提供有关物品的丰富信息方面显示出巨大的潜力，将知识图谱(KG)引入推荐系统去加强用户-物品的交互，有望提高推荐的准确性和可解释性。而这篇论文的主要动机是KG往往有可能是不完整的。 ?
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