一键测量让智能手表重回便捷，Amazfit以“小步”跃进下一阶段
06-21
推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为、兴趣和偏好向用户推荐个性化内容或产品。在传统的推荐系统中，常用的方法包括协同过滤、矩阵分解和基于内容的推荐。
这些方法虽然有效，但在面对冷启动问题、数据稀疏性和复杂关系（例如用户-项目、项目-属性关联）时存在一定的局限性。为了克服这些挑战，推荐系统中引入了知识图谱（KG）。
知识图谱结构化地表示实体及其关系，并通过嵌入技术将这些实体和关系映射到低维向量空间，可以有效捕获复杂的语义信息，弥补传统推荐算法在数据关联性处理方面的缺点。在推荐系统中嵌入知识图的优点。
将知识图谱嵌入技术引入推荐系统带来一系列优势： 优点：解决数据稀疏问题 通过知识图谱捕捉多层次关系信息，填补传统推荐系统数据不足的空白 空白语义的增强知识图谱嵌入关联可以捕获项目和属性之间的深层语义关系，提高推荐的准确性并缓解冷启动问题。即使用户行为数据较少，也可以通过知识图谱中的信息进行个性化推荐。
跨领域推荐的可能性知识图谱可以连接不同领域的实体和关系，扩展推荐系统的应用场景。这些优点使得知识图嵌入在解决推荐系统中的各种问题方面显示出巨大的潜力。
越来越多的研究和应用将其引入各种推荐场景，如电商推荐、社交推荐、新闻推荐等。构建知识图以嵌入推荐系统的关键步骤知识图的构建在推荐系统中使用知识图的第一步是构建综合图。
知识图通常由实体（例如用户、项目、属性）以及它们之间的关系组成。构建知识图谱的过程包括数据收集、实体识别和关系挖掘。
例如，在电影推荐系统中，实体可以包括电影、演员、导演、用户等，关系可以包括主演、导演、喜欢等。实体1关系实体2用户A喜欢电影）、文本数据等知识图谱嵌入模型的选择构建完知识图谱后，下一步的任务是选择合适的嵌入模型，将知识图谱中的实体和关系转换为低维向量。
常用的知识图谱嵌入模型包括： 模型名称 优点 缺点 TransE适合简单关系，计算效率高。它无法处理复杂的关系，例如多对多和多对一。
TransH 可以处理多对多关系，扩展了 TransE 处理复杂和高级关系的能力。一阶关系处理效果较弱。
ComplEx通过复杂向量处理复杂关系，适合大比例尺地图。计算复杂度高，训练成本高。
RotatE使用旋转操作来处理关系，适用于多种关系模型。相对复杂的关系模型需要较长的训练时间。
这些模型可以将知识图中的实体和关系转换为可用于推荐的向量表示。数据预处理 在训练嵌入模型之前，需要对数据进行预处理。
推荐系统中的数据通常包括用户与商品的交互信息（如点击、购买、评分）和知识图谱信息。我们需要将这些数据整合在一起，形成统一的训练数据集。
用户-项目交互数据：表示用户对项目的行为，例如“用户A点击了项目B”。知识图谱三元组：表示物品或用户与其他实体之间的关系，例如“物品B属于类别C”。
这些数据需要格式化为适合嵌入模型处理的三元组（h，r，t），其中h是头实体，r是关系，t是尾实体。代码部署过程使用Python和开源库OpenKE来实现推荐系统中嵌入的知识图谱的部署。
本文将以RotatE模型为例进行演示，并通过示例代码详细讲解模型的训练和应用。环境准备 1 安装依赖库 确保 Python 环境已经安装了所需的依赖库，可以通过以下命令安装： 代码语言：bash copy pip install openkepip install pandas numpy2 数据准备 假设我们有以下用户项交互数据和知识图三元组：用户-项目交互数据（interactions.txt）：用户项目评分用户1电影A5用户2电影B3用户3电影C4知识图三元组（kg.txt）：实体1关系实体2电影A导演导演 X 电影 B 主演 演员 Y 演员 Y 联合导演1 加载数据 加载并预处理用户交互数据和知识图谱数据： 代码语言：python 代码运行次数：0 Copy Cloud Studio code run import pandas as pd# 加载用户交互数据Interactions = pd.read_csv('interactions.txt' , sep='\t')# 加载知识图谱三元组数据 kg = pd.read_csv('kg.txt', sep='\t')# 打印数据示例 print(interactions.head())print(kg .head( ))2 模型训练 接下来，我们使用OpenKE库对知识图谱进行嵌入训练。
代码语言：python 代码运行次数：0 复制 Cloud Studio 代码运行 from openke.config import Trainerfrom openke.module.model import RotatEfrom openke.data import TrainDataLoader# 加载训练数据 train_dataloader = TrainDataLoader( in_path="./data/", nbatches =,threads=8,sampling_mode="normal",bern_flag=1,filter_flag=1,neg_ent=25,neg_rel=0)#初始化RotatE模型rotate = RotatE(ent_tot=train_dataloader.get_ent_tot(),rel_tot=train_dataloader.get_rel_tot ( ), dim=, margin=6.0, epsilon=2.0)# 定义训练器 trainer = Trainer( model=rotate, data_loader=train_dataloader, train_times=, alpha=0., use_gpu=True)# 开始训练 trainer.run()#保存模型rotate.save_checkpoint('./checkpoint/rotate.ckpt') 模型评估和推荐训练完成后，我们就可以使用模型进行推荐了。推荐的任务是根据用户的历史行为和知识图谱中的信息来预测用户可能喜欢的项目。
1 加载模型并执行推荐代码 语言：python 代码运行次数：0 复制 Cloud Studio 代码 run from openke.config import Tester# 加载模型rotate.load_checkpoint('./checkpoint/rotate.ckpt')# 加载测试数据 test_dataloader = TestDataLoader ("./data/", "link")# 测试模型 tester = Tester(model=rotate, data_loader=test_dataloader, use_gpu=True)tester.run_link_prediction(type_constrain=False)# 根据用户历史推荐项目 def推荐( user, top_k=5): # 根据嵌入向量计算用户可能感兴趣的item的pass # 实现推荐逻辑 2 结果分析 通过知识图谱嵌入模型推荐后，我们可以评估其性能指标，例如Hit@K 和 MRR。这些指标衡量推荐结果的准确性。
指标 说明 Hit@K 推荐结果前 K 项中是否达到 MRR（平均倒数排名），推荐项排名是否靠前。 3 基于嵌入向量的推荐最后一步是基于训练好的嵌入向量进行推荐。
根据用户的历史行为数据，我们可以预测用户可能感兴趣的项目。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-06
06-17
06-18
06-18
06-17
06-18
最新文章
【玩转GPU】ControlNet初学者生存指南
【实战】获取小程序中用户的城市信息（附源码）
包雪雪简单介绍Vue.js：开学
Go进阶：使用Gin框架简单实现服务端渲染
线程池介绍及实际案例分享
JMeter 注释 18 - JMeter 常用配置组件介绍
基于Sentry的大数据权限解决方案
【云+社区年度征文集】GPE监控介绍及使用