基于社会化标签p2p语义推荐的研究

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1、创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意.申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任.本人签名：日期关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作

2、的知识产权单位属西安电子科技大学.学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文.本人签名：日期导师签名：日期摘要摘要P2P环境中由于数据的分布性、无结构化和缺乏面向语义的表达与描述，容易导致其检索效率低下，检索成本也随着网络信息量的飞速增加而增加。针对此问题，本文引入社会化标签，根据节点用户的对资源添加的标签获取其兴趣后再主动推荐信息资源，可为分布式信息的共享研究带来新的启示。本文针对P2P环境下采用关键字匹配实现信息检索的不足，引

3、入社会化标签，建立基于社会化标签的P2P语义推荐模型。模型首先利用P2P节点用户输入的标签及其类名构建P2P社区标签本体，能够显示出标签之间的等级关系，然后通过用户历史标签集与社区标签本体的匹配，推荐与用户历史标签集语义相关的标签或资源，最终实现语义推荐，并实例验证其有效性。然后，又针对实现个性化推荐的关键——如何准确描述用户兴趣这一问题重点研究。在基于社会化标签的P2P语义推荐模型中，仅根据用户历史语义标签集表示用户兴趣并推荐相关资源存在不足之处，本文尝试利用P2P社区的特性及朋友之间往往具有相同的兴趣或爱好这一

4、规律，通过社区朋友的兴趣标签集扩充当前节点用户的历史标签集，挖掘其潜在兴趣标签，并将兴趣扩展后的用户历史标签集与社区标签本体进行语义匹配处理，最终构建基于社会化标签的改进P2P语义推荐模型，不仅能像用户推荐语义标签或资源，还能够向用户推荐潜在兴趣标签或资源，并实例验证其有效性。关键词：社会化标签、标签本体、P2P、语义推荐、兴趣标签AbstractAbstractDuetothedistributionofdata,unstructuredandlackofsemanticexpressionanddescript

5、ioninP2Penvironment,itleadstothelowretrievalefficiency,searchcostalsorapidincreasewiththenetworkinformationincreased.Forthisproblem,thispaperintroducedthesocial-tagging,accordingtothenodeuseronresourcestoaddtagsgetsitsinteresttoactiverecommendationinformationr

6、esources,forthestudyofdistributedinformationsharingbringnewenlightenment.BecauseofthedefectofretrievinginformationwithkeywordsmatchinginP2Psystem,thesocial-taggingisintroducedinthispaperandthesemanticrecommendationmodelofsocial-tagging-basedwasbuilt.First,theh

7、ierarchicalrelationshipsbetweentagsshouldberevealedinP2PcommunitytagontologywhichisbuiltaccordingtothetagandcategoryinputbyP2Pnodeusers.Then,thesemanticrelatedtagsorsourcestousers'historytagsetsarerecommendedthroughmatchingusers'historytagsetswithcommunitytago

8、ntologytorealizethesemanticrecommendation,Finally,anexampleisgiventovalidatetheefficiencyoftheproposedmethod.hen,howtoaccuratelydescribetheuserinterestisthekeyofrealizationpersonal