本教程的目标是向RecSys社区介绍基于知识图谱的可解释推荐系统的开发和评估的最新进展。本文将首先介绍概念基础，通过调查最新进展并描述知识图谱如何被集成到推荐管道中的现实例子，也是为了提供解释。本教程将继续系统地介绍使用知识图谱对推荐系统进行建模、集成、训练和评估的算法解决方案，特别注意可解释性的角度。实践部分将为与会者提供基于知识图谱的推荐系统的具体实现，利用开源工具和公共数据集;在这一部分，教程参与者将参与设计与建议配套的解释，并阐明其影响。我们通过分析新出现的开放问题和未来的方向来结束本教程。

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