基于本體用戶(hù)興趣模型個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究

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1、太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文基于本體用戶(hù)興趣模型的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究摘要㈣刪㈣㈣嗍舢㈣㈣0Y2395680隨著21世紀(jì)信息技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，W

2、eb站點(diǎn)已經(jīng)逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分，為人們的工作和學(xué)習(xí)帶來(lái)了巨大的便利。伴隨著網(wǎng)站的日益增多，信息量的急劇增大，傳統(tǒng)W．eb站點(diǎn)的這種大眾化·tone．size．fits．a(chǎn)ll"運(yùn)營(yíng)模式，已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足不同背景下用戶(hù)的個(gè)性化需求。如何能夠在五花八門(mén)的網(wǎng)站中脫穎而出，防止老用戶(hù)的流逝，同時(shí)吸引新用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)，成為了各個(gè)網(wǎng)站系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商苦惱的問(wèn)題。個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)就是在這個(gè)背景下應(yīng)運(yùn)而生的，并且迅速成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。從最初的協(xié)同過(guò)濾、

3、基于web挖掘和領(lǐng)域本體，到后來(lái)的結(jié)合人工智能、分布式處理等技術(shù)，個(gè)性化推薦的研究取得了飛躍式的發(fā)展。然而就目前來(lái)說(shuō)，大部分基于本體的個(gè)性化協(xié)同過(guò)濾推薦的研究還存在一定的缺點(diǎn)，比如：忽略了本體概念間關(guān)系的重要性，本體用戶(hù)興趣模型更新不徹底，用戶(hù)興趣本體的概念興趣度無(wú)法隨著時(shí)間的推移而遺忘等。為了解決上述缺陷，本文基于本體提出了一種新的用戶(hù)興趣模型，結(jié)合激活擴(kuò)展理論調(diào)整了興趣模型的更新算法并引入了用戶(hù)興趣度遺忘公式。當(dāng)用戶(hù)的興趣發(fā)生改變時(shí)，個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)激活擴(kuò)展推斷理論對(duì)整個(gè)用戶(hù)興趣模型概念節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行徹底更新。此外，通過(guò)計(jì)算用戶(hù)興趣模型的相似性，而不是用戶(hù)對(duì)不同事物的評(píng)分，產(chǎn)生協(xié)同個(gè)性

4、化推薦列表。最后，本文引用了蘇黎世大學(xué)的信息學(xué)研究室開(kāi)發(fā)、調(diào)整和維護(hù)的MovieOntology作為電影的領(lǐng)域本體，采用MovieLens和IMDB電影數(shù)據(jù)集作為太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于本體用戶(hù)興趣模型的電影個(gè)性化推薦系統(tǒng)。當(dāng)用戶(hù)登錄成功之后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)本體和偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾推薦，產(chǎn)生個(gè)性化推薦列表展現(xiàn)給用戶(hù)。總體來(lái)說(shuō)，目前基于本體的電影個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用還處于研究階段，國(guó)內(nèi)外針對(duì)web用戶(hù)的開(kāi)源推薦系統(tǒng)研究項(xiàng)目較缺乏，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的基于本體用戶(hù)興趣模型的電影個(gè)性化推薦系統(tǒng)是對(duì)這一領(lǐng)域研究的一次很好的嘗試。關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦，用戶(hù)興趣模型，本

5、體，協(xié)同過(guò)濾太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文一???一一??一～一～???一RESEARCHC}NPERSoNALIZEDI冱COMMENDATICINSYSTEMBASEDONONTOLOGYOFUSERINTERESTMODELABSTRACTWi也thedevelopmenta11dmepopul耐zationofinfOmationtechn0109yintwen：ty．firstcem吼websitehasgraduallybecomeanindispensablepanofpeople’slife，ithasbrought伊eatconveniencetopeople’sworkar

6、nstudy．AlongwimmeiIlcreasingoft11ewebsite，mesha印inCreaseofmeamountofinfomation，thepopular“one-size—fits-all’’operationmodeofthetraditionalwebsitehasbeenunabletomeetmeuser’spersonalizedneedsofdifferentback鏟ound．Howtoshowitselfinalll(indsofsites，topreVentt11eolduserpasses，toa廿mctnewusersaCcessatmes鋤et

7、ime，itbecomesaproblemforthewebsitesystemoperators．PersonalizediIlf．omlationrecomme呔‰ionsystemiseme瑪edaS也etimesrequirem缸1isback鏟ound，andquicl【lybecomearesearChFrommei血ialtechnology'suchascollaboratiVefilte血g，basedonwebmining，domainontology'tothelatesttechnology，suchasanificialintelligence，dis仃ibutedp

8、rocessillg，meperSonalizedrecommendationhasmader印iddevelopment．Atpresent，mostofmepersonalizedcollaboratiVefilte咖gIⅡ太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文recommendationbasedonontologyrese2urchalsohasshortcomings，forex鋤ple，i印。