基于情境感知的个性化推荐模型及其应用研究

发布时间：2017-12-06 18:13

  本文关键词：基于情境感知的个性化推荐模型及其应用研究

  更多相关文章： 本体 粗糙集 个性化推荐 情境感知 电子商务

【摘要】：Web2.0的快速发展使得互联网的内容更便于人们创建和共享,大量的图像、音频和视频等信息被传送到网上,这些丰富的信息虽然为使用者提供了大量的资源,但也为消费者的筛选信息工作带来了麻烦。推荐系统主要是通过研究使用者的消费偏好,结合相关信息进行数据处理,找到使用者感兴趣的产品,并把处理后的结果推荐给使用者。它作为一种重要的过滤信息的方法,对解决目前信息过载问题具有很大的潜能。在推荐系统领域,传统的推荐方法一般只针对使用者信息和产品之间的相似关系,很少关注使用者当时所处的情境,譬如位置、时间、天气、周围人员和行为状态等等,造成推荐结果不如人意。所以,准确获得使用者所处的用户情境信息,并将此类信息应用于推荐方法中,则对推荐系统的设计起到关键作用。本文针对当前电子商务产品推荐中存在的问题,将情境信息融入到推荐过程中,借助于本体技术,建立基于情境感知的个性化产品推荐模型,重点研究情境本体和领域本体的构建方法以及它们之间的相似性匹配算法。本文完成的工作如下:(1)总结了基于情境感知的个性化推荐相关的文献综述和理论知识,归纳出常见推荐方法的优缺点,并在前人研究基础上提出了本文的观点。(2)对电子商务中情境要素进行了分析,探讨了情境感知的内涵,借鉴H.Lieberman等人的观点,将情境要素分解为消费者、环境和应用三个方面。(3)对情境和领域本体的构建进行了分析。本文以七步法为基础,使用LESSM的本体建模方法并将本体概念和本体知识推理技术引入到情境建模方法中,给出了具体实例模型构建过程,同时给出了情境的多粒度划分方法。对于领域本体的构建,使用粗糙集对冗余的领域本体属性进行约简,利于找到用户真正感兴趣的产品属性。(4)构建基于情境感知的个性化产品推荐模型,介绍模型运行的基本流程,重点研究情境感知的个性化推荐实现的关键技术,即情境的合成更新算法和相似度算法。(5)将基于情境感知的个性化推荐模型应用到旅游电子商务中,并验证了约简后的关键属性的领域本体和情境进行相似度匹配能提高推荐准确度。
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6

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本文编号：1259501