知识图谱通过将关于用户、他们的互动以及相关实体的数据构建成一个相互连接的网络来支持个性化。 这种结构使系统能够对复杂的关系进行建模并推断出驱动定制体验的模式。 与平面数据表不同，知识图谱将信息组织为节点（例如用户、产品或内容等实体）和边（例如“购买”、“喜欢”或“类似于”等关系）。 通过明确定义这些连接，该图谱允许算法高效地遍历和推理数据，从而揭示静态数据集可能遗漏的见解。 例如，用户对“科幻电影”的偏好可以链接到演员、导演或相关类型，从而实现更细致的推荐。
一个实际的例子是在电子商务中。 知识图谱可能会将用户过去的购买、产品评论和浏览历史记录连接到目录中的商品。 如果用户购买了相机，图谱可以将该相机链接到兼容的配件（如镜头），基于产品规格或其他用户的购买模式。 这超越了简单的协同过滤，通过将上下文关系（例如，技术兼容性）纳入推荐中。 类似地，在内容平台上，图谱可以通过将用户阅读过的文章连接到主题、作者或热门主题来对用户兴趣进行建模，从而使系统能够优先考虑符合明确偏好和推断兴趣的内容。
知识图谱还通过在新数据到达时实时更新来实现动态个性化。 例如，如果用户开始与健身内容互动，图谱可以立即将此行为链接到与健康相关的产品或锻炼视频，从而在不重新训练模型的情况下调整推荐。 开发人员可以使用图数据库（例如，Neo4j）或 Apache Jena 等框架来实现这一点，这些框架支持查询关系（例如，SPARQL）以支持个性化功能。 此外，将机器学习与图嵌入（节点和边的向量表示）集成，使模型能够根据结构模式预测用户偏好。 结构化推理和统计学习的这种结合使知识图谱成为可扩展、可解释的个性化的灵活工具。