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基于用户兴趣迁移的网络图书推荐模型研究

论文摘要

在线图书推荐系统由于长期精准的推荐有可能导致用户得到一些重复推荐项目,不利于用户开拓视野。文章尝试在用户原有兴趣的基础上找到一种兴趣迁移的方法,使网络图书推荐呈现多样化。提出一种融合信息距离的语义相似度计算方法,实现语义相似度的扩散,从而有效引导用户兴趣的迁移,为网络用户提供多样性的图书推荐服务。设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,融合信息量的语义相似度的网络图书推荐方法,可以给用户推荐其感兴趣并且更具有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量也会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于用户兴趣迁移的图书推荐模型
  •   1.1 图书领域本体构建模块（图书语义信息提取模块）
  •   1.2 用户兴趣训练模块
  •   1.3 图书相似度计算模块
  •     1.3.1 基于层次距离的相似度计算
  •     1.3.2 基于属性关联的相似度计算
  •     1.3.3 传统的语义相似度
  •     1.3.4 信息距离相似度计算
  •     1.3.5 融合信息距离的语义相似度计算
  •   1.4 评分预测和推荐模块
  • 2 实验与分析
  •   2.1 数据预处理
  •   2.2 实验过程及结果分析
  •     （1）计算层次距离相似度。
  •     （2）计算属性关联相似度。
  •     （3）计算语义关联相似度。
  •     （4）计算信息距离的相似度。
  •     （5）融合信息距离的语义相似度。
  • 3 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 黎雪微,应时,周寅

    关键词: 语义相似度,网络图书,推荐系统,兴趣迁移,本体

    来源: 图书馆学研究 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,图书情报与数字图书馆

    单位: 武汉大学信息管理学院,武汉大学计算机学院

    基金: 国家自然科学基金项目“基于SaaS软件运行日志分析的软件性能问题的在线识别和诊断方法”(项目编号:61672392)的研究成果之一

    分类号: G250.7;G252

    DOI: 10.15941/j.cnki.issn1001-0424.2019.22.008

    页码: 56-65

    总页数: 10

    文件大小: 1904K

    下载量: 243

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c5a917845505ba0f5b5b8b5f.html