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Pour développer un système de recommandation conscient des connaissances, un enjeu clé est la manière d'obtenir des informations riches et structurées sur les bases de connaissances (KB) pour les éléments des systèmes de recommandation (RS). Les ensembles de données ou méthodes existants utilisent soit des informations secondaires provenant des RS d'origine (contenant très peu de types d'informations utiles), soit exploitent une KB privée. Dans cet article, nous présentons KB4Rec v1.0, un ensemble de données liant les informations KB pour les RS. Il a relié trois ensembles de données RS largement utilisés à deux KB populaires, à savoir Freebase et YAGO. Sur la base de notre ensemble de données lié, nous effectuons d'abord des expériences d'analyse qualitative, puis discutons de l'effet de deux facteurs importants (à savoir, la popularité et la nouveauté) sur la possibilité de lier un élément RS à une entité KB. Enfin, nous comparons plusieurs algorithmes de recommandation conscients des connaissances sur notre ensemble de données lié.
Zhao et al. (Mon,) ont étudié cette question.