本研究旨在探索神经协同过滤在知识图谱推荐中的创新应用。通过充分挖掘知识图谱中的语义信息，结合神经协同过滤的推荐机制，我们提出了一种新的推荐方法，旨在提高推荐系统的性能。在传统的协同过滤方法中，用户兴趣和物品特征的抽象度较低，难以准确反映用户需求。通过引入知识图谱，我们成功地将领域知识融入推荐模型，使其更好地理解用户和物品之间的关系。实验证明，该方法在提高推荐精度和个性化程度方面取得了显著成果。通过对比实验结果，我们发现，相较于传统的协同过滤方法，该方法在多个指标上均表现出更好的性能。