基于RDF的個性化服務模型.pdf

1、1990年，WWW(WorldWideWeb)出現(xiàn)，在隨后的幾年中它獲得了空前的發(fā)展，Internet上的信息量以指數(shù)形式飛速增長?；ヂ?lián)網(wǎng)上蘊藏著的海量信息，對于用戶來說已經(jīng)大大超過了可能的閱讀量。通常用戶在吸取有用信息的同時，也無奈的接收了許多無用的信息，浪費了大量的時間。現(xiàn)在，用戶如何才能有效的獲取有用信息，網(wǎng)站如何才能更有效地把信息推薦給用戶，已經(jīng)成為許多用戶和網(wǎng)站經(jīng)營者共同關心的問題，也成為一家網(wǎng)絡公司是否能在市場競爭中掌握先機

2、的關鍵。為此，本論文提出了以RDF元數(shù)據(jù)集為基礎的個性化服務模型。論文的主要研究內容如下： (1)論文對當前的個性化服務模型進行了分類研究，分析了其核心技術以及國際上主要的個性化服務的已有系統(tǒng)，該部分的研究對把握國際上有關此方面的最新技術具有重要的指導意義。 (2)論文針對個性化服務研究中的用戶興趣提取和表示技術進行了詳細的研究，總結了用戶興趣提取和表示技術的核心問題；分析了當前的用戶興趣提取和表示的主要算法，并給出了一

3、種新的用戶興趣提取算法和基于RDF的用戶興趣表示方法，仿真試驗表明，這種算法和表示法能夠準確的表達用戶的實際興趣。 (3)論文提出了一個根據(jù)用戶興趣進行網(wǎng)絡信息過濾的新模型，其核心思想是：在過濾之前將信息用RDF元數(shù)據(jù)集表達出來，然后再與同樣是以RDF表示的用戶興趣進行比較。這種算法的優(yōu)點在于：信息過濾速度快、準確率高、不受信息的不同分類的限制、模型的應用范圍廣泛、有較強的實用性。 (4)從用戶的角度出發(fā)，論文還提出了幾