基于本体的LBS个性化信息推荐系统研究

发布时间：2017-03-24 10:09

  本文关键词：基于本体的LBS个性化信息推荐系统研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信息技术日益发达,人们对各种各样的信息需求也在持续不断的增长,其中基于位置的服务(LBS)引起了更多人的关注,也越来越多被运用到了人们日常生活中的各个方面,而海量的信息资源又给人们精确搜索自己所需要的信息带来了很大的困扰。传统推荐系统多是基于关键词的技术手段进行搜索和查询的,存在着缺少丰富语义信息支持以及所推荐的信息服务往往与用户的位置和情境联系的不够紧密,因此无法充分表达用户的实际需求。针对以上问题,本文提出了基于本体的LBS个性化信息推荐方法,将本体理论、用户情境以及各种规则引入进来,提高信息推荐的有效性。首先,利用网络本体语言对情境上下文本体、用户本体、服务本体其关联关系进行形式化表达,构建本体概念体系;其次,在前面构建好的本体基础上,将用户和服务资源及其关联关系进行描述构建本体实例知识库,并利用情景上下文本体构建相应的上下文知识;接着,以上述本体中的概念作为语义基础,归纳相关的常识性规则,并利用规则描述语言形式化表达各种个性化推理规则,建立规则知识库,作为个性化推荐算法中的优化条件;然后,本文提出了顾及上下文知识及规则约束的用户兴趣模型建立方法、个性化推荐框架及方法;最后,本文通过基于移动终端开发的个性化信息系统实例,对本文中所设计的基于本体的LBS个性化信息推荐系统进行实验验证,说明了方法的可行性和有效性。
【关键词】：个性化推荐 LBS 本体 情境上下文 兴趣模型
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P228.4;TP391.3
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10
• 1.3 国内外研究现状10-12
• 1.4 研究内容与论文框架12-15
• 1.4.1 研究内容12-13
• 1.4.2 论文框架13-15
• 2 相关理论和方法15-31
• 2.1 个性化信息推荐系统15-16
• 2.2 个性化信息推荐系统的算法16-23
• 2.2.1 基于内容的推荐16-17
• 2.2.2 协同过滤推荐17-19
• 2.2.3 基于知识的推荐19-21
• 2.2.4 基于规则的推荐21-23
• 2.2.5 混合推荐23
• 2.3 本体理论与方法23-30
• 2.3.1 引入本体的必要性23
• 2.3.2 本体的相关概念23-25
• 2.3.3 本体的构建方法25-26
• 2.3.4 本体的描述语言26-30
• 2.4 LBS对个性化信息推荐系统的要求30-31
• 3 基于LBS的个性化信息推荐31-55
• 3.1 对LBS个性化信息推荐要求的处理31-32
• 3.1.1 情境的界定31
• 3.1.2 情境建模方法31-32
• 3.2 情境本体构建、用户本体，服务本体及其关联关系的构建32-46
• 3.2.1 情境本体构建32-38
• 3.2.2 用户本体的构建38-42
• 3.2.3 服务本体42-45
• 3.2.4 综合模型45-46
• 3.3 建立用户与服务知识库46-49
• 3.3.1 基于本体的用户与服务资源描述46-47
• 3.3.2 基于本体的规则构建与推理47-49
• 3.4 顾及情境及规则的推荐方法设计49-55
• 3.4.1 用户登陆模块与位置过滤模块50
• 3.4.2 用户兴趣模型信息处理50-53
• 3.4.3 系统反馈与处理53
• 3.4.4 用户兴趣信息的推荐53-55
• 4 系统的开发和实验55-73
• 4.1 系统架构55-56
• 4.2 数据库设计56-59
• 4.2.1 Geodatabase数据库设计56-59
• 4.3 系统平台和开发环境59-61
• 4.3.1 系统选择的平台59-60
• 4.3.2 系统开发环境60-61
• 4.4 ArcGIS Runtime SDK for Windows phone61-62
• 4.5 系统UI设计62-65
• 4.6 ArcGIS Server发布地图和相关服务65-67
• 4.6.1 电子地图制作65-66
• 4.6.2 发布地图服务66-67
• 4.7 地图空间分析服务67-68
• 4.8 系统实验与展示68-73
• 5 总结和展望73-75
• 参考文献75-79
• 作者简介79-81
• 学位论文数据集81

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本文编号：265448