本文選題：個(gè)性化推薦　切入點(diǎn)：知識(shí)融合　出處：《圖書館學(xué)研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大數(shù)據(jù)環(huán)境為個(gè)性化推薦提供了豐富的知識(shí)源,但是如何從中獲取知識(shí)并通過融合轉(zhuǎn)化成實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)個(gè)性化推薦的情報(bào),是亟待解決的問題。從知識(shí)科學(xué)的角度,以知識(shí)融合的三層模型為基礎(chǔ),本文構(gòu)建了以數(shù)據(jù)層知識(shí)融合、模型層知識(shí)融合以及應(yīng)用層知識(shí)融合為一體的個(gè)性化推薦模型。該模型融合了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多源信息,構(gòu)建了基于用戶、商品、情境本體的知識(shí)庫,從消費(fèi)價(jià)值的角度深度分析商品特征,挖掘用戶偏好,構(gòu)建了基于語義—信任—情境融合的用戶偏好模型,并利用DS證據(jù)理論對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過濾和知識(shí)過濾推薦算法進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。
[Abstract]:Big data environment provides a rich knowledge source for personalized recommendation, but how to obtain knowledge from it and convert it into accurate personalized recommendation information is an urgent problem to be solved. Based on the three-layer model of knowledge fusion, this paper constructs a personalized recommendation model based on data layer knowledge fusion, model level knowledge fusion and application layer knowledge fusion. The model combines the multi-source information under big data environment. This paper constructs a knowledge base based on user, commodity and situational ontology, analyzes commodity characteristics from the perspective of consumption value, excavates user preferences, and constructs a user preference model based on semantic, trust and situational fusion. Using DS evidence theory, the traditional collaborative filtering and knowledge filtering recommendation algorithms are fused to realize personalized recommendation.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;武漢大學(xué)信息系統(tǒng)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“社會(huì)化媒體集成檢索與語義分析方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):71273194)的研究成果之一
【分類號(hào)】：F49

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本文編號(hào)：1651399