随着生活水平的提高,饮食在人们的家庭生活中扮演了越来越重要的角色。同时,随着互联网及信息化移动技术的飞速发展,从网络中获取饮食相关的信息已经成为人们的日常习惯。网络信息呈指数级增长,导致人们面临严重的信息过载问题,个性化推荐正是解决此问题的有效方法。食谱是饮食信息的重要载体,但当前食谱领域的个性化推荐研究却很少。主流的美食平台主要通过点击量、热门程度等因素来完成食谱推荐,没有考虑用户的个性化偏好。此外,随着知识图谱技术的发展,将个性化推荐与知识图谱相结合的研究也日益增多,知识图谱中丰富的语义信息有助于改善传统个性化推荐方法的效果。就食谱个性化推荐而言,利用包含食谱、食材、营养素等信息的领域知识图谱,也有利于提升推荐的效果。为了满足人们在食谱个性化推荐方面的需求、解决当前食谱个性化推荐系统匮乏的问题,并充分利用知识图谱在改善个性化推荐方面的优势,本文对基于知识图谱的食谱个性化推荐展开了研究。主要工作如下:(1)利用从美食杰网站爬取的用户收藏的食谱数据、用户发布的食谱数据、用户制作的食谱数据,构建了用户-食谱偏好数据集。对饮食知识图谱数据进行预处理,将饮食知识图谱中的食谱实体,与用户-食谱偏好数据集中的食谱数据进行对齐。(2)提出了结合知识图谱的个性化推荐模型,知识图谱部分使用引入三元组上下文和实体描述文本的表示学习方法建模,个性化推荐部分使用贝叶斯个性化排序方法建模,最后通过联合学习的方式将这两部分结合起来,形成完整的推荐模型。(3)通过实验验证了(2)中提出模型的有效性,设计并实现了基于饮食知识图谱的食谱推荐系统。系统在(1)中构建的数据上,利用(2)中提出的推荐模型,为用户进行个性化食谱推荐。总体来说,本文结合食谱推荐场景的特点,提出了结合知识图谱的个性化推荐模型,并在此模型基础上,设计和实现了基于饮食知识图谱的食谱推荐系统,满足了人们对于食谱个性化推荐的需求。