计算机研究 -融合知识图谱的时尚推荐方法研究.pdf

在当前的互联网技术发展中，大数据时代已经逐渐崭露头角，如何分析并挖掘数据的价值成为了重要的研究课题。尤其是在信息化和智能化的浪潮下，各个领域都在寻找适合自身的智能应用。这篇名为“计算机研究 -融合知识图谱的时尚推荐方法研究”的论文聚焦于时尚电商领域，从时尚数据出发，结合现有的计算机技术，提出了一种个性化的时尚推荐解决方案。 论文的主要工作与创新点如下： (1) 提出了一种结合深度学习和自然语言处理技术的时尚数据增强框架。在推荐系统中，丰富的信息通常能提供更精准的推荐服务。然而，现有的时尚电商数据集普遍存在质量问题。为解决这一问题，论文构建了包含数据过滤和属性增强两个子模块的数据增强框架。通过这个框架，可以提升数据集的质量，进而提高推荐的准确性。 (2) 引入知识图谱技术来解决冷启动问题。几乎所有的推荐系统都会面临冷启动难题，常见的解决办法是添加侧信息，如上下文、社交网络等信息。本文利用知识图谱技术来应对这个问题。根据数据集的特点，构建了用户-产品知识图，并采用通用的图算法生成推荐列表，有效地缓解了冷启动问题。 (3) 基于数据集中用户分布的特性，论文采用了差异化推荐策略。每个用户的兴趣和需求都有其独特性，因此，通过理解和分析用户的个性化特征，采用因子分解机等机器学习模型，能够为不同用户提供更为精准的推荐内容，提升用户体验。 知识图谱在时尚推荐中的应用，不仅解决了新用户或新产品的推荐问题，还通过揭示物品间的关联性，丰富了推荐的维度，使得推荐更加多元和有深度。数据增强框架则通过改善数据质量，增强了推荐系统的学习能力和泛化性能。差异化的推荐策略则确保了推荐结果能够适应不同用户的个性化需求，提高了推荐系统的用户满意度。 这篇研究论文对时尚推荐领域做出了重要贡献，通过将深度学习、自然语言处理、知识图谱和差异化推荐策略相结合，为时尚电商提供了一套完整的解决方案，有助于推动推荐系统在时尚领域的智能化发展。