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基于图神经网络的知识感知推荐方法研究的开题报告
开题报告
一、研究背景
知识感知推荐是在推荐系统中发展起来的一个新领域，该领域主要关注用户行为数据和知识图谱等多源数据的融合，从而实现个性化推荐。如何提高推荐系统面对海量数据的处理速度和准确度是当前的研究热点问题之一。另一方面，随着国内外各大企业、政府行业的信息化深入发展，知识图谱技术也逐渐发挥了越来越重要的作用，承担着数据共享、智能搜索、智能问答、智能推荐等诸多任务，因此将知识图谱融入到推荐系统中，提升其个性化效果，具有非常重要的现实意义。
为了解决传统推荐系统在不考虑知识的前提下只能够根据用户历史行为数据为用户进行推荐的瓶颈问题，近年来，知识感知推荐技术逐渐发展，其中基于图神经网络的知识感知推荐方法因其良好的推荐性能被广泛学者所研究和应用，在工业界取得了很好的效果。因此，本文拟针对此问题，对基于图神经网络的知识感知推荐方法进行深入研究和探讨，通过分析其效果和实现方式，寻求改进其推荐效果和速度，为推荐系统在实践应用中提供有力支撑。
二、研究目的和意义
2.1研究目的
1.探究基于图神经网络的知识感知推荐方法的机制和实现方式；
2.分析当前该领域存在的实际问题；
3.开发基于图神经网络的知识感知推荐模型，提高推荐的效果和速度；
4.实现基于图神经网络的知识感知推荐模型，并进行实验和测试，查看其推荐效果；
2.2研究意义
本文将基于图神经网络的知识感知推荐方法进行深入研究与分析，研究目的主要是为了解决当前推荐系统在海量数据下处理效率低、准确度不高、推荐结果过于单一的问题，以期提高推荐系统的效率、准确度和个性化水平。同时，本文所探究的知识感知推荐方法能够更好地利用多源数据，推动数据发展与应用，有着重要的现实意义和社会价值。因此，本研究成果不仅可为该领域的学者提供参考和指导，更能够为推荐系统的实际应用提供实质性支持。
三、研究内容
3.1基于图神经网络的知识感知推荐方法原理分析
为建立基于图神经网络的知识感知推荐模型，首先需要对其原理进行分析和研究，从而明确关键问题和问题的解决方案，为后续实现和优化提供有力支撑。
3.2基于知识图谱的用户行为数据和属性计算
针对基于图神经网络的知识感知推荐方法的应用场景，将知识图谱中的实体与用户论文等属性信息建立映射关系，利用该关系来计算用户行为和属性数据。
3.3基于图神经网络的知识感知推荐模型研究
在前两个方向的分析原理和数据处理的支持下，我们可以根据图神经网络的特点，设计出基于图神经网络实现知识感知推荐的算法，并进行模型的优化和训练，以实现推荐效果的不断提升。
3.4基于图神经网络的知识感知推荐模型实验和性能分析
通过设计实验并对模型的性能进行评价，及对比其他基于图神经网络的知识感知推荐算法，以验证本文提出的算法的实际效果，为后续应用提供切实可行的参考方案。
四、论文结构
本论文主要分为五章，其具体内容如下：
第一章：绪论，本章主要阐述知识感知推荐的背景和意义，介绍基于图神经网络的知识感知推荐方法，以及本文的研究内容和主要目的。
第二章：相关技术，本章主要介绍相关的技术和术语，包括推荐系统、知识图谱、图神经网络等领域的知识。
第三章：基于图神经网络的知识感知推荐方法原理分析，本章主要对基于图神经网络的知识感知推荐方法的原理进行分析和研究，以确定其关键问题和解决方案，为后续改进和优化提供理论支撑。
第四章：基于图神经网络的知识感知推荐模型设计和实现，本章主要介绍本文所提出的基于图神经网络的知识感知推荐模型的设计和实现过程，并分析该模型的优缺点。
第五章：实验与性能分析，本章主要根据实验设计和测试结果进行模型效果评估和性能分析，以验证本文所提出的基于图神经网络的知识感知推荐模型是否能够提高推荐系统效率和准确度。
五、预期结果
本文预期能够通过对知识感知推荐技术的探究和基于图神经网络的知识感知推荐方法的优化研究，实现推荐效果的提升和推荐系统的处理速度的优化。同时，也可以为相关领域的研究奠定基础，为后续的推荐系统应用提供参考和支撑。