基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统

被引:3
作者
刁祖龙
张兴忠
机构
[1] 太原理工大学计算机科学与技术学院
关键词
领域本体; 个性化; 用户兴趣模型; 协同推荐;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
摘要
针对传统个性化推荐系统用户兴趣模型创建和更新的不足,无法准确地感知用户特定背景下的语义信息和用户兴趣随着时间的变化,基于用户兴趣本体提出一种新用户兴趣模型,并通过激活扩展理论描述该用户兴趣模型的更新算法。同时,改进了推荐算法,结合协同过滤进行个性化推荐。实验结果表明,该模型能够有效反映用户兴趣,新的推荐算法在MEA、多样性、冷启动处理、稳定性方面都具备很高的性能。
引用
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[1]  
Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems. Tao Zhou,Zoltán Kuscsik,Jian-Guo Liu,Matú? Medo,Joseph Rushton Wakeling,Yi-Cheng Zhang. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America . 2010
[2]  
"Learning User Profiles for Personalized Information Dissemination,". Tan, A,Tee, C. Proceedings of 1998 IEEE International Joint conference on Neural Networks . 1998
[3]   智能搜索引擎中用户兴趣模型分析与研究 [J].
蒋萍 ;
崔志明 .
微电子学与计算机, 2004, (11) :24-26
[4]   基于概念分层的个性化推荐算法 [J].
熊馨 ;
王卫平 ;
叶跃祥 .
计算机应用, 2005, (05) :1006-1008+1015
[5]   基于Ontology的个性化推送系统 [J].
潘红艳 ;
林鸿飞 ;
赵晶 ;
不详 .
计算机工程与应用 , 2005, (20) :176-180
[6]   一种基于本体的个性化模式库建模方法 [J].
陈俊杰 ;
刘炜 .
计算机研究与发展, 2007, (07) :1151-1159
[7]   基于本体的用户兴趣模型构建研究 [J].
陈一峰 ;
赵恒凯 ;
余小清 ;
万旺根 .
计算机工程, 2010, 36 (21) :46-48+51
[8]  
A spreading activation theory of memory. John R. Anderson. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior . 1983
[9]  
Ontosearch:A full-text search engine for the semantic web. Jiang X,Tan A H. Proceedingsof the 21-National Conference on Artificial Intelligence . 2006