知识图谱在推荐系统中的应用学习的哲学思考1.从公式、公理、定律、规范、制度等一系列上层设计出发，进行操作、执行、推理、演绎等2.基于实践、经验、教训等既定历史存在，总结规律、运用数理知识进行分析、归纳，得出最佳实践贝叶斯决策树SVM神经网络正则表达式自动机词典强化学习知识库体系结构什么是知识图谱？1.实体和关系{HeadEntity,Relation,TailEntity}2.知识图谱提供一个关联的角度去发掘联系3.Google2012年提出来，用来辅助搜索，多关系图NLP技术栈文本分类信息检索信息抽取阅读理解问答系统多轮交互推荐系统自动摘要语义embedding机器学习机器翻译知识图谱语义相似性计算分词关系抽取词性标注句法分析命名体语言模型神经网络逻辑推理经验规则领域任务基础技术底层原理语音识别情感计算结构化知识知识图谱存储：图数据库，例如Neo4j规范：RDF，SPO实体–属性–属性值实体–关系–实体梁朝伟刘嘉玲演员男《无间道》中国演员女《狄仁杰》中国刘德华歌手、演员男《忘情水》《冰雨》中国《无间道》职业影视作品性别国籍国籍性别职业影视作品职业影视作品音乐作品国籍性别夫妻朋友朋友问答流程请告诉我刘德华的影视作品Match(a)wherea.name=刘德华returna.film刘德华代表作品有《无间道》自然语言查询语句返回答案语义映射文本生成知识抽取知识图谱构建完整流程结构化数据半结构化数据非结构化数据实体抽取关系抽取属性抽取第三方数据库数据整合实体对齐本体构建质量评估知识推理知识图谱知识检索知识融合知识加工维护更新精确性多样性可解释性知识图谱在搜索中的优势传统搜索引擎基于知识图谱的搜索引擎知识图谱在搜索中的优势基于知识图谱的搜索引擎推荐问题从本质上说就是代替用户评估其从未看过、接触过和使用过的物品，包括书籍、电影、新闻、音乐、餐馆、旅游景点等。推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，是当前解决信息超载问题的最有效的方法之一，是面向用户的互联网产品的核心技术。存在的痛点：稀疏性问题冷启动问题……推荐系统精确性多样性可解释性知识图谱在推荐系统中的优势精确性多样性可解释性知识图谱在推荐系统中的优势基于特征的推荐方法基于特征的推荐方法，主要是从知识图谱中抽取一些用户和物品的属性作为特征，放入到传统模型中，如FM模型、LR模型等等。这并非是专门针对知识图谱设计，同时也无法引入关系特征。基于该类方法的通用性，我们可以将知识图谱弱化为物品属性，然后应用该类方法即...
