本研究通过将知识图谱嵌入汽车购买 / 销售领域，旨在构建个性化推荐系统，并通过实验证明所提出的方法能够提供与个体用户一致的相关推荐。

Jul, 2023

本文提出了一种基于解释性的检索模型，通过建立动态知识图谱，将 “搜索和购买” 行为建模为用户和产品之间的动态关系，并在潜在空间中基于用户和产品之间的关系进行排名，并通过逻辑推理和实体软匹配在知识图谱中生成解释信息，实验结果表明其优于现有的基线模型，同时能够合理地解释搜索结果。

Sep, 2019

本文研究提出了一种基于知识图谱的语言建模方法，通过有效的格栅重排过程，达到了相对句子错误率的降低，为虚拟助手 ASR 的精度提高提供了强有力的支持。

Jun, 2021

实体消解是确定两个实体是否指向相同基础实体的问题。本章将讨论在个人知识图谱（PKG）环境下的命名实体消解问题，包括问题的形式化定义、进行高质量和高效实体消解所需的组件、面临的挑战、现有技术在 PKG 中的应用、一些应用案例以及未来研究的方向。

Jul, 2023

论文提出了在缺乏背景知识和长尾实体的情况下，通过自动化生成实体出现位置的候选项并结合用户反馈来提高实体链接的准确性的方法。选择了基于梯度互缠的多样化和文本相关性方法作为生成候选项的方法，并在 FACC 数据集上进行了广泛的实验，展示了该方法的有效性。

Oct, 2018

在大规模工业电子商务中，强调在线推荐系统的效率对于传递与多样化业务场景相关的高度相关的物品 / 内容广告至关重要。然而，现有研究大多专注于物品广告而忽视了内容广告的重要性，导致多实体结构内的不一致性和不公平检索。本文提出了一种能够解决这些问题的统一在线前 k 推荐的鲁棒表示学习方法，该方法构建了实体空间内的统一建模来确保数据的公平性。通过域对抗学习和多视图 Wasserstein 分布学习来学习鲁棒表示，同时通过同方差权重和正交约束来平衡冲突目标。各种实验证实了我们提出的方法的有效性和合理性，并在实际业务场景中成功部署。

Oct, 2023

信息检索中的全面检索方法被应用于大型语言模型的前提学习中，这些检索方法早期用于经典应用，但近期多用于异构且严格的应用，需要改进小 K 值的检索。我们提出了一种改进的密集检索方法，通过学习预训练嵌入的低秩残差适应来实现任务特定、异构且严格的检索，并在实验证明我们的方法相比于基于通用嵌入的基线有所改进。

Oct, 2023

本论文介绍了一种使用知识图谱和互信息最大化技术的对话式推荐系统，通过增强对话数据表示来解决上下文信息不足以及自然语言表达和用户偏好之间的语义鸿沟问题，从而在推荐和对话任务方面提高了性能。

Jul, 2020

本文提出了一种能够同时解决语义差异问题和根据用户历史交互提供个性化语义搜索结果的新方法，将图嵌入、transformer 模型和基于术语的嵌入统一到一个嵌入模型中，同时分享了特征工程、硬负采样策略以及 transformer 模型应用方面的技巧。此个性化检索模型增强了用户的搜索体验，并提高了搜索购买率和网站整体转化率。

Jun, 2023

利用对话历史和自然语言交互，通过知识增强的实体表示学习框架（KERL）来改善对话型推荐系统的语义理解和推荐效果。

Dec, 2023