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个性化推荐功能的应用在许多电商平台以及内容营销领域是经常能够用到的一个功能，下面我们就通过案例分析来了解一下，个性化推荐应用场景都有哪些。
知识图谱作为认知智能的重要一环，知识赋能的智能推荐将成为未来推荐的主流。智能推荐表现在多个方面，包括场景化推荐、任务型推荐、冷启动场景下推荐、跨领域推荐、知识型推荐。
1)场景化推荐
比如用户在淘宝上搜“沙滩裤”、“沙滩鞋”，可以推测这个用户很有可能要去沙滩度假。那么平台是否能推荐“泳衣”、“防晒霜”之类的沙滩度假常用物品呢?
2)任务型推荐
比如用户购买了“羊肉卷”、“牛肉卷”、“菠菜”、“火锅底料”，那么用户很有可能是要做一顿火锅，这种情况下，系统推荐火锅调料、火锅电磁炉，用户很有可能买单
3)冷启动下的推荐
冷启动阶段的推荐一直是传统基于统计行为的推荐方法难以有效解决的问题。利用外部知识，可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题
4)跨领域的推荐
比如，如果一个微博用户经常晒九寨沟、黄山、泰山的照片，那么为这位用户推荐一些淘宝的登山装备准没错。这是的跨领域推荐，微博是一个媒体平台，淘宝是一个电商平台。他们的语言体系、用户行为完全不同，实现这种跨领域推荐显然商业价值巨大，但却需要跨越巨大的语义鸿沟。如果能有效利用知识图谱这类背景知识，不同平台之间的这种语义鸿沟是有可能被跨越的。比如百科知识图谱告诉我们九寨沟是个风景名胜，是个山区，山区旅游需要登山装备，登山装备包括登山杖、登山鞋等等，从而就可以实现跨领域推荐
5)知识型的内容推荐
在淘宝上搜索“三段奶粉”，能否推荐“婴儿水杯”，同时我们是否能推荐用户一些喝三段奶粉的婴儿每天的需水量是多少，如何饮用等知识。这些知识的推荐，将显著增强用户对于推荐内容的信任与接受程度。消费背后的内容与知识需求将成为推荐的重要考虑因素
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2022-06-18
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