作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

推荐系统（Recommendation System）是互联网领域经典的应用场景。它是指根据用户在特定信息环境中的兴趣和偏好，自动向其推荐符合其需要的内容或服务。推荐系统也被称为个性化推荐、上下文推荐、多样化推荐等。例如，Amazon的“大家都喜欢”功能就是一种基于推荐系统的推荐策略。随着移动互联网的普及和传播力度的增加，社交网络中“共同喜好的人”已经成为一种流行的推荐方式。但是，如何从海量的用户数据中有效地获取有效的信息并对之进行推荐依然是一个难题。

2.基本概念术语说明

2.1 知识图谱（Knowledge Graph)

知识图谱是指结构化的、描述世界知识的方法论，是由三元组组成的知识库，其中包括实体、关系和属性。实体是现实世界的事物或对象，关系表示两个实体之间的联系，属性则可以描述实体的某种特性或状态。知识图谱利用计算机程序技术来帮助人们快速、准确地获取和整合有用信息。

2.2 知识表示

对于知识图谱来说，实体、关系和属性三者之间具有重要的关联性，因此需要一种统一的语言描述和表示方法。目前，业界主要采用RDF、OWL、SKOS这样的三元组结构来表达知识图谱，这些都是基于三元组的语义网（Semantic Web）的基本规范。

2.3 推荐系统

推荐系统的目标是在给定一个用户的兴趣、偏好、需求或兴趣团体的情况下，向他推荐符合这个目标的内容或者服务。推荐系统可以分为两种类型，分别是协同过滤（Collaborative Filtering）和内容推送ÿ

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