基于领域本体的用户兴趣模型构建方法研究

作者:李志隆;王道平;关忠兴 刊名:情报科学 上传者:任丽丽

【摘要】针对知识推送中用户兴趣模型构建困难、稳定性低的问题,提出一种基于领域本体的用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于本体概念层次结构树通过web使用日志搜集用户的基本信息,其次利用这些信息和领域本体库使用本体编辑工具建立领域本体,再次通过改进的相似度算法对用户进行分类,并对每类用户建立用户模型,最后结合兴趣度和传递调整的方法对用户兴趣模型进行更新。实验表明,该模型对描述用户兴趣有较高的可信度和准确度。

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1 引 言 随着网络的普及和信息技术的快速发展,信息在不断地膨胀,为了快速准确地定位到需要的信息,提供个性化的知识推送服务,对于用户兴趣模型的构建研究成为当前的热点和重点。目前,已经出现了一些常见的用户模型构建方式【1-2】:基于关键 词的、基于向量空间模型的、神经网络的、评价矩阵的等,但是这些用户模型都存在着一定的缺陷。基于关键词匹配的方法不能有效的利用信息源本身的知识为构造用户的兴趣模型提供服务;基于向量空间的模型虽然降低了文档间计算的复杂性,但是缺乏语义信息,很难实现信息的共享和重用,并且稳定性较差;基于神经网络的表示方法依赖于模型学习过程中所采用的神经网络类别和算法,其适用 基于领域本体的用户兴趣模型构建方法研究 李志隆,王道平,关忠兴 (北京科技大学 东凌经济管理学院,北京 100083) 摘 要:针对知识推送中用户兴趣模型构建困难、稳定性低的问题,提出一种基于领域本体的用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于本体概念层次结构树通过web使用日志搜集用户的基本信息,其次利用这些信息和领域本体库使用本体编辑工具建立领域本体,再次通过改进的相似度算法对用户进行分类,并对每类用户建立用户模型,最后结合兴趣度和传递调整的方法对用户兴趣模型进行更新。实验表明,该模型对描述用户兴趣有较高的可信度和准确度。关键词:领域本体;用户兴趣模型;本体概念层次树;相似度 中图分类号:TP391.3 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2015)11-69-05 ResearchontheMethodofUserInterestModelConstructionBasedon DomainOntology LIZhi-long,WANGDao-ping,GUANZhong-xing (DonglingSchoolofEconomicsandManagement,UniversityofScienceandTechnologyBeijing, Beijing100083,China) Abstract:Forthelimitationsofuserinterestmodelconstructionintheknowledgerecommendationsys⁃ tem,thispaperproposesamethodofuserinterestmodelconstructionbasedondomainontology.Attheba⁃ sisofontologyconcepthierarchytree,thisalgorithmcollectthebasicinformationthroughtheweblogat first,thenusingontologyeditingtoolstocreatedomainontology.Toclassifyusersbasedonthealgorithm ofthesimilarityandtoestablishausermodelforeachtypeofusers.Finally,Updateusermodelaccording tointeresting.Experimentalresultshowsthatthismodel havehigherreliabilityandaccuracytodescribe user'sinterests. Keywords:domainontology;userinterestmodel;knowledgerecommendation;similarity 情报科学

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