基于语义的信息检索与关联推荐关键技术研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于语义的信息检索与关联推荐关键技术研究学科专业计算机软件与理论学号201221060324作者姓名孙明指导教师王晓斌教授分类号密级注1UDC学位论文基于语义的信息检索与关联推荐关键技术研究（题名和副题名）孙明（作者姓名）指导教师王晓斌教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业计算机软件与理论提交论文日期2015.04论文答辩日期2015.05学位授予单

2、位和日期电子科技大学2015年06月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONKEYTECHNOLOGIESOFSEMANTIC-BASEDINFORMATIONRETRIEVALANDASSOCIATIONRECOMMENDATIONMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerSoftwareandTheoryAuthor:SunMingAdvisor:Pro.

3、WangXiaobinSchool:ComputerScienceandEngineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，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作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部

4、门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要随着互联网技术不断向前发展，信息量的增长速度已经到了叹为观止的地步。这样的发展速度导致用户从茫茫信息海洋之中寻找自己需要的信息已经变得十分的困难。搜索引擎的提出与推广从很大程度上解决的用户难于检索信息的麻烦。用户通过向搜索引擎提供搜索关键词，即能方便的找到自己需要的信息。然而

5、传统搜索引擎在不断发展过程中遇到了很大的困难。首先，基于简单关键词匹配的传统搜索引擎检索方法使得搜索引擎无法准确的理解用户的所要表达的语义层面的意义，加大了用户查询信息的难度。其次，搜索引擎通常返回大量的搜索结果，而用户通常只会浏览前面几页或者十几页的结果，导致虽然搜索引擎返回了用户需要的结果，但由于排名靠后，其结果无法被用户看到。最后，虽然推荐系统现已大量运用于电商、在线音乐等等领域，但推荐算法任然存在比如数据稀疏导致推荐准确率下降等等问题。基于以上问题，作者对语义检索及推荐系统进行研究，并在现有成果基础上，提出了一些新方法。本

6、论文主要工作包括：基于软件工程思想提出了一种新的本体库构建方法：螺旋本体法。该方法在本体构建过程中加入风险评估过程，并提出本体构建需要通过不断迭代来保证本体构建的正确性并能够有效的降低开发过程中将会面临的风险。在分析章节作者将螺旋本体法与其他常见的本体构建方法进行对比，指出该方法的优点，并通过protégé本体构建工具使用螺旋本体法构建本体库。提出一种适用于本体的索引结构并对Lucene的评分算法进行改进。首先通过对Lucene现有索引代码及结构的分析，提出一种适用于本体的Lucene索引结构。其次在分析了Lucene现有评分算法

7、的基础上，提出一种综合考虑了查询关键词词频、用户点击量统计、基于经验三个方面的自动标记关键词权重的方法，并在此基础上对检索结果的本体进行评分，最后依据评分进行排序。通过实验证明，使用该索引结构与更新的评分算法能够提高检索结果。提出基于本体库的协同过滤推荐算法。分析已有协同过滤推荐算法，特别关注用户数据矩阵稀疏的问题，基于已有的本体理论，提出了新的协同过滤推荐算法。并通过实验证明使用基于本体库的协同过滤推荐算法能够提高推荐结果的准确率。关键词：语义，信息检索，关联推荐，本体IABSTRACTABSTRACTWiththeIntern

8、ettechnologycontinuestoevolve，thespeedofinformationquantitygrowthisquick.Userssearchingtheinformationtheyneedhasbecomingvery