基于主动学习技术的企业模型辅助构建

《基于主动学习技术的企业模型辅助构建》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第30卷第5期2013年10月沈阳航空航天大学学报JoumalofShenyaIlgAerospaceUniVersityV01．30No．50ct．2O13文章编号：2095一1248(2013)05一Ocr73一07基于主动学习技术的企业模型辅助构建田志龙，张桂平，王裴岩(沈阳航空航天大学知识工程研究中心，沈阳110136)摘要：随着互联网技术的广泛应用，人们正陷入信息过载的困境。为解决信息过载问题，人们采用推荐系统向用户提供建议，帮助用户获得感兴趣的信息。在推荐系统中用户模型占有十分重要的地位，其实现了用户的个性化表示。本文面向制造业领域的企业构建用户模型，称其为企业模型，采用文本

2、挖掘技术获得与企业产品相关联的特征词，采用主动学习技术辅助构建特征词之间的关联关系，通过特征词及特征词之间的关联关系表示企业模型。构建的企业模型能够表示企业产品的特征，从而表示企业在这些特征领域的信息需求，为后续推荐系统的实现奠定了基础。关键词：主动学习；用户模型；特征词；特征词关联关系中图分类号：TP391．1文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095一1248．2013．05．015Assistantco璐tructionofenterprisemodelbased伽actiVelearIlingTIANZ11i—long，ZHANGGui—ping，WANGPei

3、—yan(Knowle咄eEngiIleedngResearchCenter，ShenyallgAemspaceuniVers埘，ShenyaIlg110136)Abstmct：Duetot11ebmadapplicationoftheintemet，wearesuf艳ringf幻mt11eproblemofinfo珊ationo—Vedoading．Tos01Vemisproblem，werecommendtouserssomesuggestionsthroughrecommendersystem．Usermodelisanimportantpartofrecommendersyste

4、m，whichreahzesmepersonalizedexpressionforus—ers．IIl吐lisp印er，byusingthedataIIliningmemod，meenterprisemodelismadetoeXpressmeenteIprisesofmanufact呖ngindust】哆ttlmughmefeatIlrewordsaIldt11erelationsamongthefeaturewordsw11ichareIIlinedfromtlletextsrelatedtomeenterprises’pmducts．Theenterprisemodelisused

5、toexpressmeusers7needsandprovidesdatafoundationformerecommendersystem．Keywords：activeleanling；usermodel；featureword；featurewordrelation随着互联网的广泛应用，人们在便捷地获取信息的同时也陷入了信息过载的困境。为解决信息过载问题，人们采用推荐系统向用户提供建议，实现“一对一”的个性化服务。在推荐系统中，用户模型实现了对用户兴趣偏好的分析，是完成个性化服务的基础⋯。本文以面向制造业企业的个性化信息服务为导向，以网络环境下数字信息资源的高效、精准推荐为目的，构建

6、面向企业用户的用户模型，也称之为企业模型，为实现面向制造业企业的知识推荐服务奠定基础。企、№模型是用户模型的一种，目前存在大量的构建用户模型的方法。JosephA．Konstan等人通过分析用户在其购物历史记录中对商品不同等级的打分来构建用户模型，并分析商品问的相似性，以进一步判断用户是否喜欢另外的一些商品心J。亚马逊公司通过构建商品模型来实现推荐功能，其首先分析某一商品曾经被哪些用户给予好评，然后找到另外一些与喜欢该商品的用户有着相同或相似的兴趣偏好的用户，并将该商品推荐给这些用户日1，上述两种算法均属于协同过滤收稿日期：2013—08—29基金项目：国家自然科学基金(项目编号：610

7、73123)；沈阳航空航天大学校青年自选课题(项目编号：201106Y)作者简介：田志龙(1988一)，男，河北唐山人，在读硕士，主要研究方向：知识管理与知识工程，E—mail：958490469@qq．oc“；张桂平(1962一)，女，辽宁本溪人，教授，主要研究方向：自然语言处理，机器翻译，E-mail：zgp@ge—soft．com。74沈阳航空航天大学学报第30卷推荐领域，均以大量用户评价过的商品为基础，对用户的依赖程度较高H