知识图谱对推荐系统是否确实重要？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。推荐系统中使用知识图谱提高推荐准确性的效果被质疑，本研究提出了一个评估框架 KG4RecEval，通过 KGER 指标系统评估基于知识图谱的推荐系统在推荐准确性上的贡献，并发现知识的删除、随机扭曲或减少不一定会降低推荐的准确性，甚至对于冷启动用户也是如此。这些发现促使我们重新思考如何更好地利用现有知识图谱，研究了数据集和基于知识图谱的推荐系统的特征可能有助于提高知识图谱的利用效率。
本研究提出了评估框架KG4RecEval，通过KGER指标评估基于知识图谱的推荐系统准确性贡献。发现删除、扭曲或减少知识不一定降低推荐准确性，甚至对冷启动用户也是如此。这些发现促使我们重新思考如何更好地利用现有知识图谱，提高知识图谱的利用效率。
