基于大模型和知识图谱技术的推荐算法研究
人工智能学院
本项目的构思来源于对当前推荐系统面临的挑战的深入分析和研究。在现有的推荐系统中，冷启动和数据稀疏性问题一直是限制推荐效果的重要因素。此外，现有推荐算法往往缺乏足够的透明度和解释性，这影响了用户对推荐系统的信任和满意度。因此，我们提出了一个整合大模型和知识图谱的解决方案，旨在提升推荐的准确性、个性化和可解释性。
项目的主要目的是通过技术创新解决推荐系统中的核心问题，如冷启动、数据稀疏性以及推荐透明度不足。这将有助于提高用户体验，增强用户对推荐系统的信任，并最终提升用户满意度和用户粘性。此外，该项目还将推动相关技术的发展，促进大数据和人工智能技术在更广泛领域的应用。
推荐系统作为信息过滤系统的一种，已广泛应用于电子商务、社交网络等多个领域。当前，国内外许多研究机构和企业都在不断探索如何通过技术创新提升推荐系统的性能。尤其是在人工智能和大数据技术快速发展的背景下，如何有效整合这些新技术以解决传统问题，成为了研究的热点。然而，现有技术仍面临如何处理新用户、新商品推荐的难题以及如何提供可解释推荐的挑战。
本项目的需求分析基于对现有推荐系统用户体验的调研。调研结果显示，用户希望推荐系统不仅能提供准确的推荐，还能说明推荐的理由，提升推荐的透明度和信任度。此外，针对新用户或新产品的推荐效果也是用户关注的焦点。因此，本项目特别关注解决这些用户痛点，以满足市场和用户的需求。
