基于ontology个性化信息服务方法的研究论文

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1、国内图书分类号：C931.6国际图书分类号：681.3.06管理学硕士学位论文基于Ontology的个性化信息服务方法研究硕士研究生：刘志伟导师：卢涛副教授申请学位级别：管理学硕士学科、专业：管理科学与工程所在单位：管理学院答辩日期：2006年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：C931.6U.D.C.:681.3.06DissertationfortheMasterDegreeofManagementRESEARCHONONTOLOGY-BASEDPERSONALIZEDINFORMATIONSERVICESMETH

2、ODCandidate：LiuZhiweiSupervisor：A.Prof.LuTaoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofManagementSpecialty：ManagementScience&EngineeringAffiliation：SchoolofManagementDateofDefence：June,2006Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要个性化信息服务是现阶段研究热点，现存的个性化

3、信息服务往往仅仅限于页面定制和机械的词条匹配推荐等，不能理解用户兴趣的语义信息。本体论（Ontology）自20世纪90年代初提出以来，在国外就引起了众多科研人员的关注，而国内相关的研究和应用却是近几年才展开，起步较晚。Ontology在网络环境下信息组织方面具有重要的作用和广阔的应用前景。本文针对个性化信息服务，以实现语义相关性个性化信息服务为目的，研究了用户兴趣的建模及模型表示和更新问题，分别提出了用户兴趣发现、用户兴趣表示以及用户兴趣更新方法。首先，本文引入了Ontology作为实现语义相关性个性化信息服务的理论基础。构建了特定领域的本体库

4、，通过特定领域资源元数据的标注，可以生成领域描述数据库用来表示特定领域的资源。其次，在用户兴趣抽取发现方面，将用户点击流作为用户兴趣发现元数据，表示成向量空间中的向量，提出了应用K最近邻和支持向量机相融合的方法对其进行分类，发现用户的兴趣。在用户兴趣的表示方面，应用特定领域Ontology中的类词条和相应的权重组成的向量来表示，方便应用特定领域Ontology中类之间的层次关系和领域中推理规则实现语义相关推荐。再次，在用户兴趣更新方面，针对用户的短期兴趣和长期兴趣分别对待，采用了滑动窗口和渐进遗忘相结合的混合模型进行处理，使用户兴趣的更新更加符合

5、实际情况。最后，进行了基于Ontology的个性化信息服务方法在数字图书馆领域的应用研究，提出了数字图书馆个性化信息服务系统实现机理和系统总体流程，分析了系统相对于传统个性化信息服务系统的优势，实现了数字图书馆领域小部分本体的构架和存储，为构建数字图书馆个性化信息服务系统打下了基础。关键词个性化信息服务；用户兴趣模型；本体论（Ontology）；K最近邻（KNN）；支持向量机（SVM）-I-哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文AbstractStudyonpersonalizedinformationservicesisapopularfieldri

6、ghtnow,theexistingstudyinthisfieldoftenmerelyislimitedtosimplelinkselectionandmechanicalphrasematching,itcannotunderstandthesemanticinformationofuserinterest.Sinceitsintroductionintheearly1990s,Ontologytheoryattractsmanyforeignscholars’attentionandrelatedresearchinChinahasjus

7、tbeguninrecentyears.Ontologytheoryplayanimportantroleintheinformationorganizationaspectunderthenetworkenvironment.Inordertoachievesemanticrelevantpersonalizedinformationservices,thispaperhasstudiedtheuserinterestmodelling,itsexpressionanditsrenewal.Thispaperseparatelyproposed

8、theuserinterestdiscovery,theuserinterestexpressionaswellastheuserint