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基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习研究 总被引：2，自引：1，他引：1
目前针对基于关键词的用户模型不能从语义上表达用户需求真正内涵,基于领域本体的用户模型多数忽略研究概念间非分类关系和语义应用环境较分散等缺陷。本文提出一种循环式的基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习模型,即综合应用统计分析、关联规则和聚类分析等技术进行电子商务领域用户兴趣概念及概念间分类与非分类关系学习,面对用户兴趣的迅速变化,还提出一种传递激活方法来实时更新本体或重新进行本体学习,以不断提高该本体的质量。经验证,基于该本体的用户模型在文本过滤等应用中能较上述两种用户模型满足用户个性化服务需求。 相似文献
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语义层次上的用户建模研究对提高用户需求偏好描述准确度和提升推荐服务质量具有重要意义.本文从基于语义层次树的用户建模机理分析入手,将领域本体引入资源描述和用户建模中,通过资源主题特征提取和语义表达、用户需求偏好程度计算,进行基于语义向量空间模型的用户需求偏好建模和表示,最终得到用户的需求偏好模型.实验结果显示,本文所提方法可行且有效,能够提高用户兴趣偏好描述的准确度和提升推荐服务的质量. 相似文献
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个性化服务中用户兴趣建模与更新研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目的:为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解,实现个性化服务.方法:引入领域本体,对特征项语义进行扩展,构建电影领域本体.根据信息论思想,改进相似度的计算方法,构建基于本体的用户四元组多兴趣细粒度表示模型和相应更新机制.结果:随着用户欣赏同类电影的数量的不断增加,用户兴趣模型能进行累加学习,推荐的准确性不断提高.当用户的兴趣爱好发生转移时,用户兴趣模型能随着用户兴趣的转移合理地"遗忘"掉用户过去的爱好,而积累用户新近感兴趣的电影主题.结论:实验表明该用户兴趣模型能够准确及时地跟踪用户多种兴趣及其变化,保证用户模型的可靠性. 相似文献
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拟合用户兴趣演变特性的协作过滤推荐算法 总被引：2，自引：0，他引：2
个性化推荐技术是将传统的数据挖掘技术同用户访问信息结合起来,根据用户的兴趣爱好来对用户可能访问的内容进行预测并预取其提供给用户进行选择.目前协作过滤技术是个性化推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一,但传统的协作过滤算法没有考虑用户的兴趣演变,难以有效地反映用户真实兴趣.在分析目前协作过滤算法存在问题的基础上,利用用户访问兴趣分为偶然兴趣和稳定兴趣的特性,文章提出了基于偶然兴趣的推荐权重和基于稳定兴趣的推荐权重,并将它们融入新的拟合用户兴趣演变的协作过滤算法中.实验表明该算法能准确地反映用户访问兴趣,较传统的协作过滤算法可以有效提高推荐精度. 相似文献
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基于本体的数字图书馆个性化服务研究 总被引：5，自引：0，他引：5
本体描述了某一领域所涉及的概念、概念的含义以及概念之间的各种关系,具有良好的概念层次结构和推理规则.将本体引入个性化服务中,旨在借助本体构建用户模型和对检索结果文档进行语义分析处理,以改善个性化服务的效果.基于本体构建用户模型有显式和隐式两种方式,基于本体的数字图书馆个性化服务主要通过个性化检索和个性化推荐两种方式实现,在具体的实现中还有一些问题需要注意,包括本体的构建与本体映射、数字图书馆各种资源的整合和集成、用户模型构建的准确性以及服务提供的适用性、用户安全和隐私问题. 相似文献
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本体是一种具有知识表达与推理能力的知识组织和管理工具。由于信息消费知识存在分散、异构、缺乏语义支持的问题,基于本体的知识服务可实现基于内容的访问、异构信息语义层的集成和互操作,达到知识共享和重用的目的。为了实现用户的信息消费效益,利用知识语义本体的技术来论述知识共享理论,推动本体技术在解决用户信息消费活动中的实际问题。从信息消费的视角加强信息基础建设,推进均等化服务;从知识的分散性阐述了基于本体的知识检索设计,以及用户消费知识缺口的挖掘与利用办法;构建安全的信息消费环境,需要完善信息消费管理机制和规避信息消费风险。 相似文献
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基于用户行为建模和大数据挖掘的图书馆个性化服务研究 总被引：5，自引：0，他引：5
[目的/意义] 大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法/过程] 首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论] 基于本体构建的用户行为模型,技术上可与大数据分析平台实现无缝对接,从而提供实时而精准的服务,能有效应对当前大数据环境下图书馆个性化服务面临的“知识迷航”“信息过载”和“情感缺失”的挑战。 相似文献
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一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于本体的语义查询扩展研究的基础上,结合用户模型的研究,提出要将用户的兴趣模型与查询扩展相结合,实现个性化的语义查询扩展,并把个性化的语义查询扩展过程分为两个阶段——检索关键词向用户模型中的个性化领域本体概念的映射以及在本体层次对映射概念的语义扩展,给出每一阶段的实现算法。实验表明该方法能够提高信息检索的查准率和查全率,在一定程度上满足个性化的查询需求。 相似文献
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个性化知识服务中基于Ontology的用户兴趣挖掘研究 总被引：2，自引：1，他引：1
个性化知识服务是知识经济时代信息服务发展的必然趋势,是满足信息用户多样化、专门化知识需求的高层次服务模式.用户兴趣知识的挖掘和用户兴趣模型的建立是个性化知识服务的重要研究内容.本文将Ontology技术与个性化知识服务结合起来,研究用户兴趣知识的Ontology表示,并以此为基础提出了一种动态的用户兴趣学习和挖掘方法,分析了该方法中参考Ontology的建立、用户兴趣知识的初步学习和用户兴趣模型的完善等关键步骤.研究结果表明,基于Ontology的用户兴趣挖掘可以较为准确地表示、跟踪和学习用户的个性化知识,实现隐性用户兴趣的发现和利用,满足用户特殊的信息需求,是一种提高个性化知识服务质量的有效方法. 相似文献
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[目的/意义] 微博转发是实现微博信息传播的重要方式,对用户转发行为进行研究可以更好地理解微博信息传播机制,对热点话题检测、舆情监控、微博营销等具有重要意义。针对以往研究中用户兴趣表示不够全面准确以及未考虑情感差异对用户转发行为的影响,提出一个融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测模型。[方法/过程] 该模型首先从维基百科中提取概念语义关系构建维基知识库,将其作为语义知识源对微博文本进行语义扩展,解决语义稀疏问题;对语义扩展后的用户历史微博进行聚类,提取用户兴趣主题和主题对用户的影响力;然后计算微博中各类情感的情感强度,提取情感差异特征;最后结合用户行为特征、用户交互特征、微博特征、用户兴趣特征和情感差异特征,运用SVM实现微博转发预测。[结果/结论] 在新浪微博真实数据集上进行实验,验证了所提模型的有效性。 相似文献
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针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。 相似文献
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近年来国际学术界在本体对应研究方面呈现三个主要特征:一是投入了更多关注,使相关研究日臻成熟;二是在开放语义网络环境下,研究人员更青睐于多本体的匹配与对应,并且本体对应已成为学术界构建适于分布式网络结构的多本体协同系统的主要手段;三是越来越多的研究成果已经从基础理论研究转向了针对具体问题的实证研究。但开放性、分布式的语义Web环境对现有不同本体间的协调应用提出了挑战。通过对2000年以来国际学术界关于本体协调相关文献和研究成果的梳理,阐明了以本体映射为核心的本体协调各要素之间的关系,并对本体合并、本体集成与本体对应三条本体协调主要发展路径的前沿热点进行了分析,指出未来本体协调的相关研究将继续沿着"本体构建→本体合并→本体集成→本体对应"这一总体路径向前发展。 相似文献
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[目的/意义] 研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法/过程] 总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与FrameNet语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果/结论] 提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。 相似文献
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基于关联数据的知识组织深度序化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 从关联数据在知识组织与控制中的应用为切入点,进一步揭示基于关联数据的知识组织深度序化机制,促进关联数据技术在知识组织、知识发现领域的应用。[方法/过程] 通过系统分析法提出"三位一体"的语义组织框架,分析基于关联数据的知识组织语义序化机制,并以机构知识库关联数据的构建发布为例说明语义序化机制具体实现路径。[结果/结论] 本体与关联数据驱动的语义检索服务体现了基于关联数据的知识组织深度序化机制。研究表明,关联数据作为轻量级的语义网实现方式,为知识组织的深度序化提供了语义化的技术、方法、工具和实现路径,为知识发现、知识推理提供了基础。 相似文献