Webben har sakta men säkert flyttat från en insamling av dokument till en insamling av strukturerade data. Kunskapsgrafer har sedan framträtt som ett sätt att representera den kunskap som kodats i sådana data samt ett verktyg för att resonera om dem för att extrahera ny och implicit information. Kunskapsgrafer används för närvarande till exempel för att förklara sökresultat, utforska kunskapsområden, semantiskt berika textdokument eller för att mata kunskapsintensiva tillämpningar såsom recommender-system. I detta arbete beskriver vi hur man skapar och utnyttjar ett kunskapsdiagram för att förse en hybridrekommendationmotor med information som bygger på en samling dokument som beskriver musik- och ljudföremål. Tags och textbeskrivningar utnyttjas för att extrahera och länka enheter till externa grafer som WordNet och DBpedia, som i sin tur används för att semantiskt berika de ursprungliga data. Med hjälp av den kunskapsgraf vi bygger beräknas rekommendationer med hjälp av en funktionskombinationshybridmetod. Två explicita diagramfunktionskartläggningar är formulerade för att få meningsfulla objektfunktionsrepresentationer som kan fånga den kunskap som är inbäddad i grafen. Dessa innehållsfunktioner kombineras ytterligare med ytterligare samarbetsinformation som härrör från implicit feedback från användarna. En omfattande utvärdering av historiska data utförs över två olika datauppsättningar: en datauppsättning av ljud som består av taggar, textbeskrivningar och användarens nedladdningsinformation som samlats in från Freesound.org och en datauppsättning låtar som blandar låttextbeskrivningar med taggar och användarens lyssnande vanor extraheras från Songfacts.com respektive Last.fm. Resultaten visar på betydande förbättringar när det gäller toppmoderna samarbetsalgoritmer i båda datauppsättningarna. Dessutom visar vi hur den semantiska expansionen av de inledande beskrivningarna bidrar till att uppnå mycket bättre rekommendationskvalitet när det gäller aggregerad mångfald och nyhet.
Dessutom Oramas m.fl. REF använder ett kunskapsdiagram för personlig rekommendation i musikdomänen.
Sound and Music Recommendation with Knowledge Graphs
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}