【摘 要】
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针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题，在矩阵分解推荐算法的基础上提出了融合知识图谱的推荐算法MFBKG。首先使用TransH算法将知识图谱中的实体和关系映射为低维连续的向量，利用余弦公式计算实体向量之间的语义相似度；然后，将实体向量之间的语义相似度融入矩阵分解推荐算法的优化函数中，同时利用评分矩阵和语义关系优化用户隐因子向量和项目因子向量；最后，在真实的数据集上对算法的性能进行测试，结果表明,在
【基金项目】
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2022年江苏省高校“高质量公共课教学改革研究”专项课题（2022JDKT080）； 2022年高校哲学社会科学研究一般项目（2022SJYB2365）；
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针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题，在矩阵分解推荐算法的基础上提出了融合知识图谱的推荐算法MFBKG。首先使用TransH算法将知识图谱中的实体和关系映射为低维连续的向量，利用余弦公式计算实体向量之间的语义相似度；然后，将实体向量之间的语义相似度融入矩阵分解推荐算法的优化函数中，同时利用评分矩阵和语义关系优化用户隐因子向量和项目因子向量；最后，在真实的数据集上对算法的性能进行测试，结果表明,在MAE和RSME两个性能指标上，比其他相关算法具有更好的表现。
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