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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著21世紀(jì)信息技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,Web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)Web站點(diǎn)的這種大眾化“one-size-fits-all”運(yùn)營(yíng)模式,已經(jīng)無(wú)法滿足不同背景下用戶的個(gè)性化需求。如何能夠在五花八門(mén)的網(wǎng)站中脫穎而出,防止老用戶的流逝,同時(shí)吸引新用戶的訪問(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
2、迅速成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。
從最初的協(xié)同過(guò)濾、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,本體用戶興趣模型更新不徹底,用戶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興趣模型,結(jié)合激活擴(kuò)展理
3、論調(diào)整了興趣模型的更新算法并引入了用戶興趣度遺忘公式。當(dāng)用戶的興趣發(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)算用戶興趣模型的相似性,而不是用戶對(duì)不同事物的評(píng)分,產(chǎn)生協(xié)同個(gè)性化推薦列表。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
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