【摘 要】
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随着互联网的快速发展，如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种信息过滤的方法，旨在为用户推荐个性化内容。传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题，近年来，研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息，不仅能够缓解以上问题，同时增强了推荐系统的整体性能。利用知识图谱的推荐系统研究主要包括三方面内容：介绍推荐系统和知识图谱的基本概念，指出现有推荐算法的不足之处；根据不同核心技术详
【基金项目】
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国防科技大学校科研计划项目（ZK20-46）； 特殊领域青年人才托举工程项目（2021-JCJQ-QT-050）；
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随着互联网的快速发展，如何从海量数据中筛选实际需要的信息变得尤为重要。推荐系统作为一种信息过滤的方法，旨在为用户推荐个性化内容。传统推荐算法中普遍存在数据稀疏和冷启动问题，近年来，研究者利用知识图谱中丰富的实体与关系信息，不仅能够缓解以上问题，同时增强了推荐系统的整体性能。利用知识图谱的推荐系统研究主要包括三方面内容：介绍推荐系统和知识图谱的基本概念，指出现有推荐算法的不足之处；根据不同核心技术详细分析利用知识图谱的推荐系统研究现状，评估不同方法的技术优势与挑战；总结相关应用场景和数据集信息，并展望未来发展前景。
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