知识图谱通过对用户、项目和上下文数据之间的关系进行建模来增强推荐系统。与仅依赖用户-项目交互的传统协同过滤不同，知识图谱在一个结构化网络中连接实体（例如，电影、类型、演员）及其属性。例如，电影推荐系统可以将用户链接到他们看过的电影，将电影链接到类型或导演，以及将演员链接到他们出演的其他电影。这种结构允许系统遍历超出直接交互的连接，例如，推荐一部电影，因为它与用户喜欢的电影共享一位导演，即使类型不同。通过嵌入这些关系，系统可以生成考虑细微模式和上下文因素的推荐。
知识图谱还解决了冷启动问题，即新的用户或项目缺乏足够的交互数据。例如，添加到图谱的新电影可以立即链接到现有的实体，例如其类型、导演或演员。如果用户之前喜欢过该导演的其他电影，即使没有用户评分，系统也可以推荐这部新电影。类似地，对“科幻”感兴趣的新用户可以根据该类型与热门电影的联系获得推荐，从而绕过显式交互历史的需要。 这种方法减少了对稀疏数据的依赖，并利用图谱的语义关系来推断相关性。
最后，知识图谱提高了推荐的多样性和可解释性。传统方法通常会推荐与用户已喜欢的内容相似的项目，从而创建“过滤气泡”。知识图谱可以推荐通过不同路径连接的项目，例如用户喜欢的电影的书籍改编，或者关于他们喜欢的电影中演员的纪录片。此外，图谱的结构使得通过跟踪连接来解释推荐变得更加容易（例如，“推荐是因为你喜欢电影 Y 中的演员 X，他们也出演电影 Z”）。这种透明度建立了用户的信任，并为开发人员提供了可操作的见解来改进模型。通过将丰富的上下文数据与显式关系相结合，知识图谱可以实现更灵活、更准确和更易于解释的推荐。