知识图谱构建实战：从零搭建个性化推荐系统的数据挖掘基础

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在构建个性化推荐系统时，传统的协同过滤方法面临两个主要问题：

数据稀疏性：用户 - 物品交互矩阵通常非常稀疏，尤其是新物品或新用户（冷启动问题）
语义关联缺失：仅依赖用户行为数据，无法理解物品间的深层语义关系（例如 ” 牛奶 ” 和 ” 咖啡 ” 的搭配关系）

知识图谱通过引入实体间的显式语义关系，可以有效解决这些问题。例如，即使用户从未同时购买过咖啡和糖，通过图谱中 ” 咖啡→搭配→糖 ” 的关系链，系统也能做出合理推荐。

RDF 三元组：
标准 W3C 推荐格式（主语 - 谓语 - 宾语）
适合学术场景和跨系统交换
但查询性能较差（需要多表连接）
属性图模型（Neo4j 采用）：
节点和边都可以携带属性
直观易理解，查询效率高
原生支持路径查询

# Neo4j 节点创建示例
from py2neo import Graph, Node

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 创建带属性的节点
coffee = Node("Product", name="Arabica Coffee", category="beverage")
sugar = Node("Product", name="Cane Sugar", category="condiment")
graph.create(coffee | sugar)

# 创建关系
graph.create(Relationship(coffee, "PAIRS_WITH", sugar, strength=0.8))

查询性能：社交网络测试显示，3 跳查询比 MySQL 快 1000 倍
开发效率：Cypher 语法比 SQL 更直观表达图关系
可视化工具：内置浏览器支持实时图谱探索

import spacy
from transformers import pipeline

# 加载 spaCy 模型（需先 python -m spacy download en_core_web_lg）nlp = spacy.load("en_core_web_lg")

def extract_entities(text):
    doc = nlp(text)
    return [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]

# 示例：识别商品评论中的实体
print(extract_entities("This Starbucks coffee goes well with McVitie's biscuits"))
# 输出: [('Starbucks', 'ORG'), ('McVitie's','ORG')]

# 关系抽取使用 BERT
rel_extractor = pipeline(
    "text-classification", 
    model="bert-base-uncased",
    tokenizer="bert-base-uncased"
)

def extract_relations(sent):
    # 实际应用需要自定义微调模型
    return rel_extractor(sent)

// 查找用户可能喜欢的相关商品（3 跳内）MATCH (u:User {id: "123"})-[:PURCHASED]->(p1:Product)
WITH u, COLLECT(p1) AS purchasedItems
UNWIND purchasedItems AS item
MATCH (item)-[:RELATED_TO*1..3]-(rec:Product)
WHERE NOT rec IN purchasedItems
RETURN rec.name, COUNT(*) AS score
ORDER BY score DESC
LIMIT 10

使用 TransE 算法将图谱结构转换为向量：

from pykeen.pipeline import pipeline

# 定义训练流程
result = pipeline(
    training="knowledge_graph.nt",  # 输入 RDF 文件
    model="TransE",
    epochs=100,
    embedding_dim=128
)

# 保存实体嵌入
result.save_to_directory("./embeddings")