基于知识图谱的论文参考文献智能推荐

以下是一些基于知识图谱的论文参考文献智能推荐相关研究，涵盖知识图谱构建、推荐算法设计、系统实现及效果评估等多个方面：

一、知识图谱在文献推荐中的基础应用

• 《知识图谱在文献分类与推荐中的应用研究》：探讨了知识图谱在文献分类和推荐中的独特优势，通过实体识别和命名实体识别，将文献中的实体识别出来，并与知识图谱中的实体进行匹配，从而确定文献所属的类别，为用户提供与其兴趣相关的其他文献。

• 《知识图谱在文献检索中的应用-深度研究》：分析了知识图谱在文献检索中的挑战，如文献资源类型多样、多语言文献检索的挑战等，并提出了利用知识图谱技术提高检索准确性和效果性的方法。

二、基于知识图谱的推荐算法设计

• 《基于知识图谱的推荐算法》：介绍了三篇相关论文的研究，包括动态知识图谱表示算法及知识感知推荐方法、基于知识图谱的金融新闻个性化推荐算法、基于知识图谱的个性化学习资源推荐研究，展示了知识图谱在推荐算法中的多样性和创新性应用。

• 《基于知识图谱的知识推荐方法研究》：针对实体和关系之间信息联系和高阶特征分析不足的问题，提出了一种基于多任务特征学习的推荐模型，通过图神经网络模型和深度交叉网络（DCN）提升模型的表达能力和推荐效果。

• 《论文导读 | 基于知识图谱的推荐算法》：介绍了四篇相关论文的研究，包括分层信息聚合机制、知识增强的对比学习多行为推荐、知识自适应对比学习推荐等，展示了知识图谱在推荐算法中的前沿进展。

三、基于知识图谱的学术资源推荐系统实现

• 《基于知识图谱的学术资源推荐系统设计与实现》：介绍了如何利用知识图谱构建一个精确、可解释且多样化的学术资源推荐系统，通过解析DBLP数据，运用Neo4j构建知识图谱，结合itemCF和UserCF算法，实现了论文的推荐功能。

• 《知识图谱科研文献推荐系统vue+django+Neo4j的知识图谱》：介绍了一个基于vue+django+Neo4j的知识图谱科研文献推荐系统，该系统采用neo4j图数据库存储论文文献的关系，通过协同过滤推荐算法实现科研论文文献推荐，并提供了文献收藏、评分、摘要、关键词等功能。

四、知识图谱在推荐系统中的综合应用与评估

• 《技术应用 | 应用知识图谱设计智能推荐系统的探索》：分析了推荐系统面临的数据稀疏、冷启动、可解释性差等问题，并提出了利用知识图谱对多源异构数据库的整合，得到更细粒度的用户特征信息和物品信息，从而精准进行特征计算，给用户提供更精准的推荐结果。

• 《知识图谱 方法、实践与应用 图谱 知识 推荐》：介绍了知识图谱在推荐系统中的应用，包括基于知识图谱中元路径的推荐模型、基于概率逻辑程序的推荐模型、基于知识图谱表示学习技术的推荐模型等，并分析了这些模型的优缺点和适用场景。