知识图谱增强的电子政务服务深度推荐方法(KGDR-EGs)：基于多源异构数据的智能服务过滤与个性化推荐

为解决电子政务服务信息过载问题，重庆研究人员提出知识图谱增强的深度推荐方法(KGDR-EGs)。该方法通过深度矩阵分解(Deep Matrix Factorization)提取用户特征，构建多源异构政务服务知识图谱，结合实体上下文与描述信息生成服务特征向量，最终通过联合学习实现精准推荐。实验表明，KGDR-EGs在真实数据集上优于现有方法，有效缓解数据稀疏与冷启动问题，为政府门户智能化提供新范式。

　　

随着数字化转型加速，全球政府门户网站提供的政务服务数量呈爆炸式增长。丹麦政府门户提供超2000项服务，英国政府门户服务量突破7000项，中国上海和重庆市级门户分别上线2979和2319项服务。面对海量选项，用户陷入"选择困境"——如何从数千项服务中快速定位所需？传统协同过滤(Collaborative Filtering, CF)方法因数据稀疏性和冷启动问题(Cold Start)表现受限，而单纯依赖用户历史行为的深度学习模型也难以突破这一瓶颈。

重庆研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，创新性地将知识图谱(Knowledge Graph)技术与深度推荐系统结合，提出KGDR-EGs方法。该方法通过四步实现突破：1)基于深度矩阵分解(Deep Matrix Factorization)从用户交互数据提取特征；2)设计自动化规则将多源异构政务服务数据转化为RDF/OWL格式知识图谱；3)融合实体上下文信息与Att-BLSTM处理的描述信息生成服务特征向量；4)通过联合学习优化推荐评分函数。实验采用重庆政务门户真实数据（含107,018用户与4,979服务的280万条交互记录），证明KGDR-EGs的推荐准确率显著提升。

关键技术方法
研究团队构建了包含用户-服务交互数据（2,874,534条记录）和重庆政务门户多源数据的实验数据集。采用70%-30%划分训练测试集，通过深度矩阵分解提取用户特征，设计自动化规则将关系型数据库转换为知识图谱。提出新型评分函数嵌入实体上下文信息，结合注意力机制的双向LSTM(Att-BLSTM)处理文本描述，最终通过联合学习优化推荐结果。

知识图谱构建
针对政务服务多源异构特性（如不同部门、层级的数据），研究团队开发了自动化转换规则，将政府门户爬取的关系统型数据映射为包含丰富语义关系的RDF/OWL知识图谱。该图谱有效表征了服务间的层级、地域和功能关联，为后续嵌入学习奠定基础。

知识图谱嵌入
创新性地设计双重特征学习机制：通过最大化新型评分函数捕获实体上下文特征，同时利用Att-BLSTM提取服务描述文本的深层语义。这种融合方式使服务向量既包含结构化关系信息，又涵盖非结构化文本特征，显著提升表征能力。

联合推荐模型
将用户特征向量（来自深度矩阵分解）与服务特征向量（来自知识图谱嵌入）在统一空间对齐，通过联合学习预测用户-服务评分。这种设计既保留用户行为模式，又引入知识图谱的语义推理能力，在测试集上NDCG@10指标提升21.7%，尤其缓解了冷启动场景下的性能衰减。

结论与意义
该研究首次系统性地将知识图谱技术应用于政务服务推荐场景，构建的KGDR-EGs框架具有三重价值：1) 通过多源数据融合解决信息孤岛问题，自动化图谱构建方法可推广至其他政府门户；2) 双重特征学习机制为跨模态数据融合提供新思路；3) 联合优化策略平衡了行为数据与知识推理的贡献度。研究成果不仅提升了推荐效果（AUC提高0.18），增强的系统可解释性也为政府服务优化提供决策依据。未来可扩展至跨区域服务推荐、政策精准推送等场景，推动智慧政务向知识驱动范式演进。