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内容提要
本文探讨了知识图谱在推荐系统中的应用，重点研究了不完整知识图谱的补全方法。通过结合深度学习和图神经网络，提出了多种模型和算法，提升了推荐性能和知识图谱构建效率，解决了数据异构性和语义复杂性问题。
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Q&A
知识图谱在推荐系统中的作用是什么？
知识图谱通过关系传递实现对用户偏好的理解，从而提高推荐性能。
如何解决不完整知识图谱的问题？
通过结合深度学习和图神经网络，提出了多种模型和算法来补全不完整的知识图谱。
什么是渐进式知识图谱完成（PKGC）任务？
PKGC任务模拟在真实世界场景中逐步完善知识图谱的过程，结合验证、挖掘和训练三个重要过程。
有哪些方法可以提高知识图谱补全的效率？
提出了优化的Top-k算法和语义有效性过滤器，以加快PKGC处理并提高挖掘过程的效率。
MPIKGC框架的主要功能是什么？
MPIKGC框架利用大型语言模型改进基于描述的知识图补全方法，适用于链接预测和三元组分类任务。
知识图谱对比学习框架(KGCL)的优势是什么？
KGCL通过知识图谱增强模式减少噪声，并利用交叉视图对比学习技术在稀疏和有噪声的场景下实现强大性能。
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