基于双语图书本体匹配的推荐系统的研究与实现

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时间:2019-03-17

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1、学校化码:102化分类号:TP18来级:公开'.I'004rUDC.4':心這—乎号 ̄:133121^译t一‘、'"'一A.*吨,Vrv...n肖!雜嗦帛矣嗦猶工程硕±学位论文基于双语图书本体匹配的推荐系统的研究与实现研究生姓名:陈彬彬导师姓名:漆桂林李国锋(较外)申请学位类别工程硕壬学位授予单位东南大学工程领域名称语义网论文答辩日期2016年05月13日研究方向推荐系统学位授予日期20年月日答辩委员会丰席巧玉庆评阅人m玉庆吴兴旺20年月日表兩扛參硕±学位论文

2、基于双语图书本体匹配的推荐系统的研究与实现专业名称:计算机技乂研究生姓名:陈彬彬导师姓名:漆桂林教授ResearchandimplementationofrecommendationsystembasedonWIingualontolomainofbooksgyppgAThesisSubmitted化SoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYChenBinbinSupervisedbyProf.

3、iGuilinQSuzhouJointGraduateSchoolSoutheastUniversity东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进斤的研充工作及取得的研巧成果。尽我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发衷或撰写过的研巧成果,也不包含为获得东南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硏究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。娩娠。日研巧生签名:碟日期;W解巧东南大学学位论文使用巧权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图

4、书馆有权保詞本人所送交学位论义的狂印件和电子文档,可W采用影印、缩印或其他复制手段保巧论文。本人电子文档的内巧和纸质一致,论文的巧容相。除在保密期内的保密论文外允许论文被查阅和借阅,可W公布(包括W电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括W电子信息形式刊登)授权东南大学硏究生院办理。1條姥辦^师答名w/作了巧研巧生签名:巧摘要随着互联网技术发展日新月异,互联网上每天都产生大量的信息,在这样的背景下,用户越来趙难地获取他们想要得到的信息,传统web站点的运种大众化的运营模式,己经无一问题法满足不同背景下用户的个性化需求,

5、个性化推荐系统应运而生。在个。为了解决这一种算法性化推荐系统中,它根据用户对项目的评分或者,协同过滤算法是应用最为广泛的用户与项目之间的关键字相似度进行推荐,存在着信息结构化程度低、语义缺乏、信息利用一一问题不充分等问题,本文提出种基于本体的混合推荐系统模型。将本体引。为了解决这入到推荐系统中,使用OWL语言对巧户和项目信息进行描述,使用户和项目具有语义信息的同时,,,提高信息的结构化水平。在推荐过程中通过分析用户行为信息并考虑时间上下文W此来提高推荐的质量。基于W上现状,,本文的研究工作主要关注如何利用本体技术提升模型的准确率、覆盖率如何更精准的刻画用户

6、兴趣偏好。具体来说,主要包括^U下H点内容:(1)设计了基于时间上下文的用户兴趣模型。将用户的行为转化成用户对商品的兴趣程度,同时引入了上下文时间的概念,用经典的时间衰减函数来对比较久远的用户行为进行降权,从而可W更好的刻画用户的画像,为更精准的推荐打好坚实的基础。(2)设计了基于双语图书本体的混合推荐系统模型。将经典的协同过滤算法和基于双语图书本体匹配的算法的推荐结果进行融合,协。这两个算法各有优缺点同过滤算法有冷启动问题,对于用户评分数据较少时,推荐不准确,且推荐结果集中在热口商品,而基于双语图书本体匹配的推荐算法却可tua盖很多的商品,将这两个。通过我们

7、设计的混含策略算法推荐结果进行融合―的一。实验表明,混合后的推荐算法,它的准确率和覆盖率都要高于单种算法。一(3)设计并实现了个基于上述混合模型的固书推荐系统。该系统是在Eclipse环境下ava技术,之后对系统架构使用J实现的。本文先是对推荐系统的需求进巧仔细的分析、功能模块和数据巧进行详细的设计,最后对系统的主婴功能进行了描述,并展示了系统的主嬰界而,并对系统进行了功能测试。,混合推荐系统,关键词:中

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