SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE KNOWLEDGE-AWARE FEDERATO CON RAPPRESENTAZIONE PERSONALIZZATA DI FEATURE ESTRATTE DA KG

Recommender Systems can exploit Linked Open Data Knowledge Graphs to retrieve and use the data stored within it. In this work we designed, developed and tested a hybrid Recommender System that exploits the semantic informations in order to build the users and items' feature-based models. These system has been trained with a collaborative approach and has been designed in order to respect the principles of Federated Learning.

I sistemi di raccomandazione possono trarre vantaggio dalle informazioni contenute nei Linked Open Data Knowledge Graph. In questo lavoro abbiamo progettato, sviluppato e testato un sistema di raccomandazione ibrido che utilizza le informazioni semantiche per costruire dei modelli degli utenti e degli articoli basandosi sulle feature, che vengono addestrate secondo un approccio collaborativo. Il sistema è stato strutturato per rispettare i principi dell'Apprendimento Federato.