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本書針對推薦系統中的二部圖、社交網絡和知識圖譜的圖結構模式，研究基于圖表示學習的深度推薦系統。通過挖掘圖信息中的隱性關系和高階關系，使用圖學習的方式探索用戶和產品的潛在關聯，彌補相關推薦系統研究在挖掘用戶之間或者產品之間隱性關系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術。增加推薦系統輸入的多樣性，運用社交網絡和知識圖譜等輔助信息，緩解推薦系統目前面臨的“數據稀疏”、“冷啟動”等問題，提高推薦系統的準確性和多樣性，為推薦系統技術的發展提供可參考的方向。

馬心陶，博士，吉林財經大學管理科學與信息工程學院教師。