基于知识的推荐算法在弥补过滤式传统推荐算法冷启动、数据缺失、“信息茧房”等问题上发挥着重要的作用。对基于知识的推荐算法相关研究进行评述，探讨其研究现状及研究进展。通过梳理CNKI相关文献和WOS中2017-2020的论文，采用内容分析法对国内外学术界基于知识的推荐算法的研究进展进行分析，对实际进展包括会话过程的优化、领域知识表示和获取、推理机制的发展、应用场景等进行总结和分析。基于知识的推荐算法与协同过滤相结合、与情感分析相融合将成为重要研究方向。
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