Добро пожаловать во второй пост в нашей серии о рекомендательных системах на основе графов знаний. В нашем предыдущем посте мы представили свежий взгляд на процесс рекомендаций, используя возможности графа для структурирования соответствующих данных. При организации данных в графическом формате задача рекомендации рассматривается как задача прогнозирования ссылок. В этом посте мы сначала представим графы знаний и то, как их можно использовать в рекомендательных системах для..

Несмотря на свой большой размер, графы знаний далеки от полноты. Горячей темой стали методы завершения графа знаний, направленные на добавление недостающих фактов в граф знаний. Среди них модели обучения представления графа знаний или модели встраивания активно изучаются, и быстро предлагаются новые модели встраивания. Мы провели экспериментальное исследование для оценки этих методов, и наша статья появится в SIGMOD 2020 . Вкратце, вот результаты, которые мы получили:..