背景

來學校學習了兩個星期了，總結(jié)一下，也可供學習這個方向的新人參考。

當知識圖譜遇上個性化推薦，這篇文章可以從宏觀角度來解釋下面四個概念：
1、推薦系統(tǒng)的任務(wù)和難點
2、什么是知識圖譜
3、知識圖譜的優(yōu)勢
4、知識圖譜與推薦系統(tǒng)相結(jié)合的方法

如何將知識圖譜應(yīng)用到推薦系統(tǒng)，這邊文章介紹了知識圖譜和推薦系統(tǒng)結(jié)合在一起的三種方式，以及每種方式下典型的模型：
1、依次學習：Deep Knowledge-Aware Network (DKN)
2、聯(lián)合學習：Collaborative Knowledge base Embedding (CKE)、Ripple Network
3、交替學習：Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)

接下來我就寫一下這幾片論文的內(nèi)容（也會寫一些別的相關(guān)論文），如果代碼看懂了就順便放一下代碼解釋，如果看不懂，就等看懂了再放。
同時專業(yè)名詞的解釋和一些寫得好的參考文章鏈接也將會放出來。
這幾天我的小姐妹們都在努力學習，wakakaka，希望我的效率高一點啊！！！！！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的当知识图谱遇上推荐系统（总述和推荐）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。