Research on Knowledge Recommendation Technology Based on Domain Knowledge Graph: A Case Study in Aerospace Engine Domain

计算机科学 可解释性 知识图 领域知识 重新使用 图形 推荐系统 领域(数学分析) 情报检索 数据挖掘 人工智能 理论计算机科学 工程类 数学 数学分析 废物管理
作者
Fei Deng,Quan Hu,Bin Meng,Hong Zhang
标识
DOI:10.1109/ainit59027.2023.10212707
摘要

In order to enhance knowledge reuse in product design and development, we propose a Domain-Specific Knowledge Graph-Based Recommendation Approach (DKGR) in conjunction with the Intelligent Knowledge Management System (IKMS) of an aerospace research institute in Beijing. The DKGR technique leverages the rich semantic relationships within the Domain Knowledge Graph, including product structures, task associations, and knowledge links and incorporates user logs into the DKG. This optimization helps address user matrix sparsity, resulting in improved accuracy and interpretability. Experimental analysis using real-world datasets demonstrates that the DKGR technique achieves an average F1 score of 0.515, compared to 0.343 for traditional recommendation algorithms. It indicates that the DKGR technique provides superior recommendation services in real-world scenarios.
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