首先简单介绍推荐系统，之后整理了几篇结合知识表示的论文。...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] 动态知识图谱 HyTE: Hyperplane-based Temporally aware Knowledge Graph Embedding....[Paper] [Code] [Note] 知识图谱推断 Out of the Box: Reasoning with Graph Convolution Nets for Factual Visual
然后，这些医学实体会输入到平台后端的知识图谱（基于大规模数据集构建）中。最终，通过知识图谱的快速查询和计算，平台将返回基于患者疾病描述的疾病推断以及相应的概率值。...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。...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。...以第一作者或通信作者发表SCI收录论文80余篇， 承担“十二五”国家科技支撑计划、“十二五”国家科技重大专项子课题、“十一五”863计划、“十五”国家科技攻关项目等省部级以上课题数十项。
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
+ 知识图谱』，又会有哪些有趣的玩意儿呢 ?...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...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。
【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
知识图谱（Knowledge Graph，KG）可以理解成一个知识库，用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息，帮助模型更好地完成任务。...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。...—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。
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。
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。...于是，他打开了某购物APP，查看了一下自己的购物车： 但是他觉得下面推荐的板鞋似乎更适合自己，于是他买了一双。 吃完早饭，小王坐地铁去上班。...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。
作者 | Ccxs 整理 | NewBeeNLP 知识图谱 Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student...Re-Ranking Network 使用堆叠卷积和学生重排网络的具有鲁棒性的知识图谱补全 Poisoning Knowledge Graph Embeddings via Relation Inference...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...A Qualitative Analysis into Bag-level Relation Extraction 知识图谱和注意力如何帮助？...Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs 时序知识图谱上的问题回答 Are Missing Links Predictable?
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。...知识图谱之于自然语言处理，就像内功之于武侠世界中的武功。一个优质的知识图谱网络能够极大的提升下游NLP任务的效果。...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：✦✦✦✦✧ ?...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：✦✦✦✦✦ ?
下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。.../ 以下为课程第13章《基于知识图谱的搜索与推荐》的研讨实录 / 1丨单纯基于统计行为的搜索与推荐存在哪些困难？ ...2丨 KG 对于改善搜索与推荐带来哪些新的机遇？ 同学代表性回答： 知识图谱有助于完善对象的画像。 知识图谱能发掘查询与答案之间的语义关联。 知识图谱能为搜索与推荐提供可解释性依据。...14丨基于知识图谱的可解释推荐有哪些典型工作？ 同学代表性回答： ① 设计具有可解释性的推荐模型。...（完） 图书推荐 《知识图谱：概念与技术》 肖仰华 等 编著 本书力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术，总结了十多个知识图谱工程项目的落地经验。
摘要 本文接着知识图谱系列–实体链接技术（1）[1]介绍知识推理方法。...知识推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义，其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(classification)、实例化(materialization...知识推理算法上实现效果尚不佳，这里介绍一篇Das, R. , Neelakantan, A. , Belanger, D. , & Mccallum, A. . (2016)的论文[3]。...论文结果如图3-4所示:图4 参考文献debuluoyi：知识图谱系列–实体链接技术（1）zhuanlan.zhihu.com 王昊奋知识图谱教程www.chinahadoop.cn [3] Das
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。 ?
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...基于知识图谱的推荐系统方兴未艾，知识图谱中蕴含的丰富信息，可以有效提升推荐系统的效果，并带来可解释性。我们希望本文能够帮助读者理解这一领域的工作。
文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 （1）描述逻辑系统 （2）描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 （1）可满足性(satisfiability) （2）分类(classification...1、OWL本体语言 OWL的特性： OWL本体语言是知识图谱中最规范(W3C制定)、最严谨(采用描述逻辑)、表达能力最强(是一阶谓词逻辑的子集)的语言； 它基于RDF语法，使表示出来的文档具有语义理解的结构基础...定义：描述概念和关系的知识，被称之为公理(Axiom)。...M a l e \exists \mathrm{has\_child.Male} ∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理：通过各种方法获取新的知识或者结论...，这些知识和结论满足语义。
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。 那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念，知识表示之于知识图谱的重要性，就好比内功心法之于绝世武功的重要性。...可见，一种合适的知识表示方法对知识图谱的构建至关重要。 所以，我们在学习知识图谱这个绝世武功之时，也需要熟悉它的内功心法，知识表示。 那么，什么是知识表示呢？...现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢？下面来进行介绍。 2 知识表示的方法 知识图谱，或者说知识系统的研究其实由来已久。...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。在知识图谱中，如何有效表示现实世界中的知识，就是知识表示的内容。
Ontology （本体或本体论） 知识图谱 语义网络，语义网，链接数据和知识图谱 （二）－－基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/
二、当推荐系统遇上知识图谱 知识图谱能够给推荐系统带来三个好处： 一是提高精准度，知识图谱为物品引入了更多的语义关系，就可以深层次地发现用户兴趣。...三是容易解释，知识图谱可以连接用户的兴趣历史和推荐结果，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的信任。 那么什么是知识图谱呢？ 知识图谱，从本质上说，是一种大规模的语义网络。...知识图谱的应用场景有很多：结合场景、数据、技术，我们可以在搜索、推荐、问答、解释、决策中使用到它。 ? 三、知识图谱试图解决推荐系统哪些问题？ 一是数据稀疏性和冷启动问题。...3、基于协同过滤和知识图谱特征学习的推荐系统模型 这种模型将推荐算法和知识图谱特征学习的目标融合，并在一个端到端的优化目标中进行训练。...4、知识图谱增强推荐能力的多任务特征学习 推荐系统和知识图谱特征学习2个任务之间存在相关性，将推荐系统和知识图谱特征学习视为两个分离但是相关的任务，采用多任务学习框架。
1 研究背景 然而，在分层多关系图数据结构中，双曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在双曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点)，使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构，将其嵌入到双曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在双曲空间中嵌入多关系知识图谱数据，并进行链路预测。...MuRP的参数数随实体和关系的数目线性增加，从而具有较大的知识图谱可伸缩性。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...此外，由于知识图谱中并不是所有的关系都是分层的，后续工作可以将欧几里得和双曲模型结合起来，产生最适合数据曲率的混合曲率嵌入。
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