Construction d'un système de recommandation basé sur des contraintes via des graphes de connaissances
Résumé
Knowledge graphs in RDF model entities and their relations using ontologies, and have gained popularity for information modeling. In recommender systems, knowledge graphs help represent more links and relationships between users and items. Constraint-based recommender systems leverage deep recommendation knowledge to identify relevant suggestions. When combined with knowledge graphs, they offer benefits in constraint sets.This paper explores a constraint-based recommender system using RDF knowledge graphs for the vehicle purchase/sale domain. Our experiments demonstrate that the proposed approach efficiently identifies recommendations based on user preferences.
Les graphes de connaissances en RDF modélisent des entités et leurs relations via des ontologies. Leur utilisation a gagné en popularité pour la modélisation de l'information, notamment dans les systèmes de recommandation où les éléments d'information et les utilisateurs sont intégrés dans ces graphes, révélant davantage de liens et de relations. Les systèmes de recommandation basés sur des contraintes exploitent une connaissance approfondie des recommandations pour identifier celles pertinentes. En les combinant avec des graphes de connaissances, nous obtenons plusieurs avantages en termes d'ensembles de contraintes. Cet article explore la construction d'un système de recommandation basé sur des contraintes avec des graphes de connaissances RDF dans le domaine de l'achat/vente de véhicules. Nos expérimentations démontrent que l'approche proposée identifie efficacement des recommandations selon les préférences des utilisateurs. Mots-clés Graphe de connaissances, Système de recommandation basé sur des contraintes, Ontologie
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