1. 本选题研究的目的及意义
个性化推荐系统已经成为解决信息过载和用户需求多样化问题的关键技术之一，其目标是从海量信息中精准地筛选出符合用户兴趣和需求的内容。
传统的推荐算法，如协同过滤和基于内容的推荐，往往面临数据稀疏性和冷启动等挑战，难以充分挖掘用户和物品之间的潜在关系。
而知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，能够将现实世界中的实体、概念以及它们之间的关系以图的形式进行组织和存储，为推荐系统提供了丰富的语义信息和推理能力，为突破传统推荐算法瓶颈提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，知识图谱在推荐系统中的应用研究取得了显著进展，成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
1. 国内研究现状
国内学者在基于知识图谱的推荐算法方面开展了大量的研究工作，并在电商推荐、社交推荐、新闻推荐等领域取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括：1.知识图谱构建：针对特定推荐场景，研究如何从结构化、半结构化和非结构化数据中抽取实体、关系和属性信息，构建面向推荐的知识图谱，并探讨知识图谱的表示学习方法，学习实体和关系的低维向量表示。
2.基于知识图谱嵌入的推荐算法：研究如何将知识图谱嵌入到推荐模型中，将用户和物品映射到低维向量空间，并利用知识图谱中的语义信息来丰富用户和物品的特征表示，提高推荐结果的准确性和可解释性。
3.基于路径推理的推荐算法：研究如何利用知识图谱中的路径信息来挖掘用户和物品之间的潜在关联，例如，可以通过挖掘用户历史行为序列中的多跳路径，发现用户的潜在兴趣，进而推荐用户可能感兴趣的物品。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：深入调研个性化推荐系统、知识图谱、图神经网络等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、前沿技术和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.算法设计与实现阶段：针对现有推荐算法的不足，结合知识图谱的特点和优势，设计基于知识图谱的个性化推荐算法。
该算法将融合知识图谱嵌入、路径推理、图神经网络等技术，以提高推荐结果的准确性、多样性和可解释性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.融合多源异构数据构建面向推荐的知识图谱：针对特定推荐场景，研究如何整合多源异构数据，例如用户行为数据、物品属性数据、外部知识库等，构建面向推荐的知识图谱，为推荐算法提供更丰富的语义信息和推理能力。
2.提出基于知识图谱嵌入和路径推理的混合推荐模型：将知识图谱嵌入技术与路径推理技术相结合，充分利用知识图谱中的语义信息和结构信息，学习用户和物品的低维向量表示，并挖掘用户和物品之间的潜在关联，提高推荐结果的准确性和可解释性。
3.探索基于图神经网络的知识图谱推荐算法：研究如何利用图神经网络来学习知识图谱中的结构信息和语义信息，并将学习到的信息融入到推荐模型中，以捕捉用户和物品之间的高阶关联，提高推荐结果的准确性和多样性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 何向武, 王昊, 胡铭, 等. 知识图谱赋能推荐系统: 挑战、方法和应用[J]. 计算机学报, 2022, 45(1): 1-29.
2. 王成名, 陈冲, 王腾蛟. 基于知识图谱的推荐系统: 方法与应用[J]. 软件学报, 2021, 32(9): 2766-2793.
3. 王晶, 武彩虹, 冯志勇. 基于知识图谱的推荐系统研究综述[J]. 计算机科学, 2020, 47(6): 1-11.
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