本文關鍵詞：基于情境感知的個性化推薦模型及其應用研究

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【摘要】：Web2.0的快速發(fā)展使得互聯(lián)網(wǎng)的內容更便于人們創(chuàng)建和共享,大量的圖像、音頻和視頻等信息被傳送到網(wǎng)上,這些豐富的信息雖然為使用者提供了大量的資源,但也為消費者的篩選信息工作帶來了麻煩。推薦系統(tǒng)主要是通過研究使用者的消費偏好,結合相關信息進行數(shù)據(jù)處理,找到使用者感興趣的產(chǎn)品,并把處理后的結果推薦給使用者。它作為一種重要的過濾信息的方法,對解決目前信息過載問題具有很大的潛能。在推薦系統(tǒng)領域,傳統(tǒng)的推薦方法一般只針對使用者信息和產(chǎn)品之間的相似關系,很少關注使用者當時所處的情境,譬如位置、時間、天氣、周圍人員和行為狀態(tài)等等,造成推薦結果不如人意。所以,準確獲得使用者所處的用戶情境信息,并將此類信息應用于推薦方法中,則對推薦系統(tǒng)的設計起到關鍵作用。本文針對當前電子商務產(chǎn)品推薦中存在的問題,將情境信息融入到推薦過程中,借助于本體技術,建立基于情境感知的個性化產(chǎn)品推薦模型,重點研究情境本體和領域本體的構建方法以及它們之間的相似性匹配算法。本文完成的工作如下:(1)總結了基于情境感知的個性化推薦相關的文獻綜述和理論知識,歸納出常見推薦方法的優(yōu)缺點,并在前人研究基礎上提出了本文的觀點。(2)對電子商務中情境要素進行了分析,探討了情境感知的內涵,借鑒H.Lieberman等人的觀點,將情境要素分解為消費者、環(huán)境和應用三個方面。(3)對情境和領域本體的構建進行了分析。本文以七步法為基礎,使用LESSM的本體建模方法并將本體概念和本體知識推理技術引入到情境建模方法中,給出了具體實例模型構建過程,同時給出了情境的多粒度劃分方法。對于領域本體的構建,使用粗糙集對冗余的領域本體屬性進行約簡,利于找到用戶真正感興趣的產(chǎn)品屬性。(4)構建基于情境感知的個性化產(chǎn)品推薦模型,介紹模型運行的基本流程,重點研究情境感知的個性化推薦實現(xiàn)的關鍵技術,即情境的合成更新算法和相似度算法。(5)將基于情境感知的個性化推薦模型應用到旅游電子商務中,并驗證了約簡后的關鍵屬性的領域本體和情境進行相似度匹配能提高推薦準確度。
【學位授予單位】：上海工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6

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本文編號：1259501