在当今数字时代，社交推荐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，传统的推荐系统存在着一些问题，例如无法捕捉用户的深层兴趣和社交关系。为了解决这些问题，研究人员运用先进的技术，比如四元数和知识图神经网络，来提高推荐系统的效率和准确性。
四元数在数学和物理领域一直扮演着重要的角色，它具有独特的性质和应用。通过将四元数引入知识图神经网络中，可以更好地表征用户和物品之间复杂的关系。这种新颖的方法不仅提高了系统的推荐准确性，还减少了数据稀疏性和冷启动问题。
研究表明，基于四元数的知识图神经网络在社交推荐系统中表现优异。它能够更好地理解用户的兴趣和行为模式，从而实现个性化的推荐。此外，该方法还具有良好的泛化能力，可以处理大规模和复杂的数据集。
通过结合四元数和知识图神经网络，社交推荐系统迎来了新的发展机遇。未来，我们可以期待这种先进技术在各个领域的广泛应用，为用户提供更加精准和个性化的推荐服务。如果您对这一领域感兴趣，不妨深入了解相关研究成果，探索知识图神经网络和四元数的奇妙世界。【来源链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705122010334】.
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