本文關(guān)鍵詞：基于情境感知的個性化推薦模型及其應(yīng)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(nèi)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(jié)合相關(guān)信息進(jìn)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(jié)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(lǐng)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(guān)系,很少關(guān)注使用者當(dāng)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(jié)果不如人意。所以,準(zhǔn)確獲得使用者所處的用戶情境信息,并將此類信息應(yīng)用于推薦方法中,則對推薦系統(tǒng)的設(shè)計起到關(guān)鍵作用。本文針對當(dāng)前電子商務(wù)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(shù),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(lǐng)域本體的構(gòu)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(jié)了基于情境感知的個性化推薦相關(guān)的文獻(xiàn)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(chǔ)上提出了本文的觀點。(2)對電子商務(wù)中情境要素進(jìn)行了分析,探討了情境感知的內(nèi)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(yīng)用三個方面。(3)對情境和領(lǐng)域本體的構(gòu)建進(jìn)行了分析。本文以七步法為基礎(chǔ),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(shù)引入到情境建模方法中,給出了具體實例模型構(gòu)建過程,同時給出了情境的多粒度劃分方法。對于領(lǐng)域本體的構(gòu)建,使用粗糙集對冗余的領(lǐng)域本體屬性進(jìn)行約簡,利于找到用戶真正感興趣的產(chǎn)品屬性。(4)構(gòu)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(guān)鍵技術(shù),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(yīng)用到旅游電子商務(wù)中,并驗證了約簡后的關(guān)鍵屬性的領(lǐng)域本體和情境進(jìn)行相似度匹配能提高推薦準(zhǔn)確度。
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6

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本文編號：1259501