在学术研究的领域中，针对深度学习中的动态知识图谱表示算法及其在知识感知推荐中的应用进行了深入的研究。研究者们致力于解决知识图谱在时间动态变化下的表征问题，以及如何利用这些表征提升推荐系统的性能。动态知识图谱是一个随时间演变的复杂网络结构，对其进行有效建模是当前研究的热点之一。研究者们通过分析知识图谱中实体和关系的时变规律，提出了一系列创新性的算法，用于动态知识图谱的表征学习。与此同时，他们也关注如何在推荐系统中应用这些动态表征，以更好地适应用户的知识兴趣变化。唐小丽的研究成果中，她提出了一种创新的动态知识图谱表示算法，成功地捕捉了知识图谱中实体和关系的时变信息。她还结合用户的知识兴趣，设计了一种智能的知识感知推荐方法，为用户提供更为个性化的推荐服务。