基于知识图谱的汉英双语吉林文旅推荐系统的设计与实现
摘要 随着全球旅游业的数字化和智能化转型，如何向国内外游客提供个性化、精准化、跨语言的文旅服务成为关键课题。吉林省拥有丰富的自然景观、历史文化与民俗风情，但现有文旅服务平台存在信息孤岛、推荐粒度粗、语言服务单一等问题。本文旨在设计并实现一个基于知识图谱的汉英双语吉林文旅推荐系统。首先，系统通过多源数据采集与融合，构建了一个结构化的吉林文旅知识图谱，实现了对景点、文化、人物、活动等多维度实体及其复杂关系的统一表征。其次，针对传统推荐算法忽视实体间语义关联的不足，本文设计了一种融合知识图谱嵌入与用户行为分析的混合推荐算法，该算法利用TransR等模型学习图谱中实体与关系的语义向量，并通过图神经网络捕捉高阶关联，从而进行深度语义推理与个性化推荐。最后，系统前端采用响应式设计，后端采用微服务架构，并集成机器翻译与跨语言实体链接技术，实现了汉英双语的无缝交互。实验结果表明，本系统在推荐准确性、多样性和用户满意度上均优于传统协同过滤方法，有效提升了吉林文旅资源的智能化服务水平与跨文化传播能力。 关键词： 知识图谱；推荐系统；人工智能；吉林文旅；双语系统；图神经网络
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 文旅产业智能化发展趋势 在全球数字经济浪潮下，文旅产业与人工智能、大数据等技术的深度融合成为必然。智慧旅游强调通过技术手段提升游客体验、优化行业管理、促进文化传播。个性化推荐作
