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基于知识图谱的装备名录推荐原型系统设计与实现

知识图谱；装备名录；推荐系统；数据集构建

二、大数据与复杂系统管理 > 3.数据驱动非线性关系挖掘

传统装备名录管理中装备种类繁多、数据庞大，名录管理和名录推荐大多依赖人工整理导致效率低下且容易出错。针对该问题，分别提出一种基于多视图学习用户偏好的个性化推荐算法以及基于用户和项目角度的公平性推荐算法，旨在更好地捕捉详细的用户偏好和关注推荐结果的公平性，从而提升装备名录管理和使用效率。通过构建装备名录数据集，将装备的各种属性、使用场景和相关关系进行有机整合；其次利用Nebula Graph数据库构建完善装备名录知识图谱，并利用所提算法分析用户的需求和偏好，生成个性化的装备名录推荐列表。实验验证表明该算法与原型系统设计能够有效实现对装备信息的了解和精准推荐，具有较好的应用前景。