1 课题背景及研究意义
随着数字阅读市场的迅猛发展，电子书平台已成为人们获取知识的重要渠道。根据《2024年度中国数字阅读报告》，我国数字阅读用户规模已突破6.7亿，市场规模达到637亿元。在这一背景下，个性化推荐系统作为连接用户与内容的核心枢纽，其重要性日益凸显。
1.1 课题背景
目前主流电子书平台普遍采用协同过滤、内容过滤等传统推荐算法，存在冷启动、数据稀疏性、推荐准确性不足、多样性缺失等问题。知识图谱技术凭借其强大的语义表达与关系推理能力，为电子书推荐系统提供了新的解决思路。通过构建包含作者、作品、主题、概念等实体及其关系的知识图谱，系统能够深入理解内容语义与用户兴趣，实现更精准、多样、可解释的推荐。
1.2 研究意义
本研究在理论层面和实践层面均具有重要的研究价值，具体体现在以下几个方面。
1.2.1 理论意义
本研究通过探索知识图谱表示学习与推荐算法的融合机制，推动推荐系统理论的发展；研究基于知识图谱的可解释推荐方法，促进可解释人工智能理论的完善；提出基于动态知识图谱的实时推荐框架，丰富时序推荐理论。
1.2.2 实践意义
对于电子书平台，改进的推荐系统能够显著提升内容分发效率与用户 engagement 指标。前期实验表明，基于知识图谱的推荐算法可将点击通过率提升25%以上，用户阅读时长增加30%。对于用户而言，系统能够提供更高效的内容发现体验与个性化阅读服务，尤其在教育场景下支持系统化知识学习路径的构建。此外，本研究成果还能推动数字阅读行业的技术进步，促进优秀作品的传播与知识共享。
2 文献综述
随着数字阅读的普及，个性化推荐系统已成为缓解信息过载的关键技术。然而，传统的协同过滤等算法受限于数据稀疏性与冷启动问题。近年来，知识图谱 作为结构化的语义知识库，与深度学习技术相结合，为构建更精准、多样、可解释的推荐系统提供了新范式。本综述系统梳理了该领域的研究进展，旨在为本研究提供理论基础并明确创新方向。
2.1 国内研究进展
国内研究聚焦于知识图谱构建与混合推荐算法的创新。王大阜[1]等提出“用户-图书-属性”三层标签体系，通过分层建模提升推荐精准度至76.3%。李越[2]提出“BERT+Neo4j”融合框架，有效解决电子书结构化与非结构化数据的融合难题。在算法优化方面，路径推理技术广泛应用于冷启动问题，属性路径匹配算法使新电子书首月借阅率提升38.5%。
(1) 知识图谱在图书推荐中的应用
陈玲洪等[3]提出基于知识图谱和读者画像的图书推荐方法，通过构建“读者-图书”知识图谱，提升推荐的精准度。郝刘军[4]提出基于改进知识图谱主题网络的多样性推荐算法，通过优化注意力机制与节点嵌入，增强推荐结果的多样性。
(2) 知识图谱与协同过滤的融合
李灵慧[5]提出融合知识图谱和协同过滤的图书推荐算法，将图书语义信息转化为低维向量矩阵，结合外部评分矩阵提升推荐准确性。周倩等[6]提出类似融合算法，在Book-Crossing数据集上显著提升精确率。
(3) 知识图谱在个性化推荐中的应用
杨群峰[7]提出基于知识图谱的可解释图书推荐方法，通过分析阅读记录、评论等辅助资源，结合推理路径生成推荐，提升准确性与可解释性。孙进强[8]结合知识图谱和协同过滤算法，提出了一种图书推荐模型，通过改进Trans H算法并融合图书点击相似度与语义相似度，提高了推荐的精准率和召回率。这些研究展示知识图谱在图书推荐中的潜力，特别是在提升推荐系统的多样性和准确性方面。
(4) 知识图谱在冷启动问题中的应用
赵毓博[9]提出结合图书评论与知识图谱的推荐模型，通过计算知识向量与评论文本互补距离缓解冷启动问题。李晓慧[10]则引入自监督学习与对比学习，增强推荐模型的鲁棒性与多样性。
(5) 知识图谱在可解释性研究中的应用
王正东[11]提出融合交互意图的多视图对比推荐模型，结合图神经网络与多跳关系路径，提升用户-项目交互建模的深度与可解释性。
2.2 国外研究进展
国外在基于知识图谱的推荐系统研究中起步较早，尤其是在语义网与推荐系统的结合方面具有深厚积累。Google于2012年提出知识图谱概念后，其在推荐系统中的应用迅速扩展。
(1) 知识图谱增强的推荐算法
早期工作中，Baltrunas等[12]提出了基于上下文感知的推荐方法，为后续知识图谱中上下文信息的利用奠定了基础。随后，Wang等[13]提出Ripple Network模型，通过知识图谱中实体之间的多跳传播来扩展用户兴趣，显著提升了推荐的多样性和新颖性。该模型后被广泛应用于新闻、音乐和图书推荐中。
(2) 电子书推荐中的知识图谱应用
在电子书推荐领域，国外研究注重多模态数据的融合与可解释性。Chen等[14]提出将图书封面图像、文本摘要与知识图谱结合，构建多模态电子书知识图谱，并通过图注意力网络（GAT）进行推荐，在Goodreads数据集上取得了领先效果。此外，Zhang等[15]提出基于知识图谱的逻辑规则挖掘方法，使推荐结果具备更强的可解释性，适用于教育类电子书推荐场景。
2.3 研究现状总结
综合国内外研究现状可知，基于知识图谱的推荐系统已成为提升图书推荐性能的有效范式。当前研究在知识图谱的构建、嵌入表示学习以及与传统推荐算法的融合方面取得了显著进展，尤其在缓解数据稀疏性与冷启动问题上展现出巨大潜力。然而，现有的研究与实践仍存在以下几点局限：
静态性与滞后性：多数研究构建的知识图谱是静态的，难以实时捕捉用户兴趣的动态演变和图书资源的上新，限制了推荐的时效性。
功能单一化：许多系统实现的推荐策略较为单一，未能针对“常规用户”、“新用户（冷启动）”、“追求多样性的用户”等不同场景提供差异化推荐服务。
因此，本研究旨在应对上述挑战，构建一个动态更新、支持多策略推荐、并提供可视化解释的个性化电子书推荐系统。本研究将不仅关注推荐算法在准确率上的提升，更将致力于通过知识图谱增强系统的实用性、适应性和可信度，从而在理论和实践层面推动该领域的发展。
3 研究内容、预期目标及研究方法
基于上述研究现状的分析，本研究将围绕知识图谱在电子书推荐中的动态性、实时性与多样性问题，通过系统性的设计与开发，构建新型的个性化推荐平台。
3.1 研究内容
本研究内容涵盖从系统分析到实现验证的全过程。
(1) 系统需求分析与整体设计：首先，通过分析主流电子书平台，明确本系统的核心需求：精准的个性化推荐、多样化的内容探索、可解释的推荐理由以及一定的实时反馈能力。基于此，设计前后端分离的系统架构，并规划由用户模块、核心推荐模块、知识图谱管理模块和图书管理模块组成的系统功能蓝图。
(2) 多层次系统开发与关键技术实现：本研究将进行全面的系统开发，具体包括：
前端界面与交互开发：采用Vue.js框架构建用户界面，并集成ECharts或G6等可视化库，重点开发交互式知识图谱浏览器，支持用户通过点选和拖拽探索图书、作者、主题等实体间的复杂关系。
后端服务与算法集成：使用Python Flask框架搭建RESTful API服务器，处理业务逻辑、用户认证，并集成基于知识图谱的推荐算法（如KGCN、RippleNet），为核心功能提供支撑。
数据层设计与知识图谱构建：采用多数据库协同方案：使用MySQL存储用户、图书等结构化数据；使用Redis进行缓存以提升性能；核心则利用Neo4j图数据库构建知识图谱，通过定义实体节点与语义关系边，为推荐和探索功能提供强大的关系推理能力。
(3) 系统测试与综合效能评估：在系统开发完成后，将通过黑盒测试确保功能准确性，通过压力测试验证系统在高并发下的性能稳定性，并最终设计用户问卷，收集对推荐质量、可解释性和探索功能满意度的主观反馈，从而对系统的综合效能进行客观评估。
3.2 预期目标
本研究期望达成以下具体目标：
(1) 交付一个功能完备的软件系统原型：最终成果为一个前后端分离的Web应用，具备完整的用户体系、图书管理后台，并稳定提供多层次推荐服务。
(2) 平台将实现三个层次的推荐服务：其一，是个性化的首页推荐，系统将呈现一个名为“猜你喜欢”的图书列表，并为每一项推荐提供清晰的自然语言解释，例如“推荐《三体》给您，因为您喜欢同一作者刘慈欣的《流浪地球》”，此举旨在显著提升推荐的可解释性与用户信任度。其二，是在图书详情页提供基于规则的关联推荐，如“同作者作品”与“相同主题书籍”。其三，也是本平台的特色功能，即提供一个沉浸式的知识图谱浏览器，允许用户从任一实体出发，沿关系路径进行无限探索，从而有效激发用户的发现乐趣并增强推荐的多样性。
(3) 达成可量化的性能与体验指标：本研究计划在该图谱中构建不少于1500个实体与5000条语义关系，并保证较高的数据质量。在性能层面，预期系统核心推荐接口的响应时间能稳定在2秒以内，并支持500用户的并发访问。最终，希望通过系统的实际运行与用户调研，使整体用户满意度评分达到4.0（5分制）以上，切实证明知识图谱技术在提升推荐系统综合体验方面的优势。
3.3 研究方法
为完成本研究，将从始至终综合运用以下方法：
(1) 文献研究法：系统梳理国内外知识图谱与推荐系统相关研究，为本研究提供理论基础。
(2) 原型系统法：采用渐进式开发策略，先搭建系统基础框架和核心数据流，再逐步迭代完善各功能模块。这种方法允许在开发过程中及时验证技术路线的可行性并进行调整。
(3) 模块化设计与开发：将整个系统划分为前端、后端、算法、数据库等相对独立的模块，降低系统复杂度，便于协同开发和单独测试。
(4) 算法模型集成方法：研究如何将基于知识图谱的推荐算法（如KGCN，RippleNet）通过Python（PyTorch/TensorFlow）实现，并封装为API服务，与后端Flask框架进行无缝集成。
(5) 系统化的测试方法：综合运用黑盒测试（验证功能）、压力测试（验证性能）和用户接受度测试（验证体验）等方法，确保交付的系统原型稳定、可用且符合预期设计目标。
