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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引:2,自引:2,他引:0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高. 相似文献
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构建个性化知识推荐系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段,推荐服务的关键在于完整地理解用户偏好并能准确作出判断。提出了一种基于语义扩展的知识推荐方法,通过分析读者文献检索、浏览的行为提取读者偏好,利用扩展激活模型建立读者偏好档案,据此对文献资源进行匹配和分级,从而向读者提供个性化的知识推荐服务。 相似文献
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基于本体的语义检索技术研究与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
姜华 《现代图书情报技术》2008,3(4):39-43
在本体基础上通过语义相似度和相关度的计算,利用语义推理将描述的隐含语义显式化,以充分挖掘出与检索内容相关的信息,实现相关信息的语义融合,提高查准率和查全率。研究基于本体的语义相似度和相关度的计算方法,并通过该语义检索方法的实现,证明该方法在语义检索系统开发中的可行性。 相似文献
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针对汉语框架网络本体(CFN)在词汇覆盖面及语义分析和推理中存在的不足,在充分分析其结构的基础上,通过将其与另外两大知识库WordNet和VerbNet的集成,以增强汉语框架网络本体的广度和深度,从而达到构建一个功能强大的汉语框架网络本体知识库的目的。 相似文献
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目前的web信息检索中,存在着检索效率低下的问题,很难满足普通用户基于自然语言的检索要求,也不具备语义推理能力,无法实现智能化的检索。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术,能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制,因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。本文就运用本体理论,在对目前的各种研究进行了调查以后,区别了几个关键的容易混淆的概念,然后提出了一个基于ontology的、web环境下的语义检索系统的结构模型。 相似文献
40.
<正>互联网改变了人们的生活。目前通过互联网可以看报纸、电视,也可以听广播。广播网、电视网和互联网的“三网合一”,已经没有技术上克服不了的困难了,人为的阻碍也只能 相似文献