本文關(guān)鍵詞：基于語義的信息檢索與關(guān)聯(lián)推薦關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷向前發(fā)展,信息量的增長速度已經(jīng)到了嘆為觀止的地步。這樣的發(fā)展速度導(dǎo)致用戶從茫茫信息海洋之中尋找自己需要的信息已經(jīng)變得十分的困難。搜索引擎的提出與推廣從很大程度上解決的用戶難于檢索信息的麻煩。用戶通過向搜索引擎提供搜索關(guān)鍵詞,即能方便的找到自己需要的信息。然而傳統(tǒng)搜索引擎在不斷發(fā)展過程中遇到了很大的困難。首先,基于簡單關(guān)鍵詞匹配的傳統(tǒng)搜索引擎檢索方法使得搜索引擎無法準(zhǔn)確的理解用戶的所要表達(dá)的語義層面的意義,加大了用戶查詢信息的難度。其次,搜索引擎通常返回大量的搜索結(jié)果,而用戶通常只會(huì)瀏覽前面幾頁或者十幾頁的結(jié)果,導(dǎo)致雖然搜索引擎返回了用戶需要的結(jié)果,但由于排名靠后,其結(jié)果無法被用戶看到。最后,雖然推薦系統(tǒng)現(xiàn)已大量運(yùn)用于電商、在線音樂等等領(lǐng)域,但推薦算法任然存在比如數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致推薦準(zhǔn)確率下降等等問題�；谝陨蠁栴},作者對(duì)語義檢索及推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究,并在現(xiàn)有成果基礎(chǔ)上,提出了一些新方法。本論文主要工作包括:基于軟件工程思想提出了一種新的本體庫構(gòu)建方法:螺旋本體法。該方法在本體構(gòu)建過程中加入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程,并提出本體構(gòu)建需要通過不斷迭代來保證本體構(gòu)建的正確性并能夠有效的降低開發(fā)過程中將會(huì)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。在分析章節(jié)作者將螺旋本體法與其他常見的本體構(gòu)建方法進(jìn)行對(duì)比,指出該方法的優(yōu)點(diǎn),并通過protégé本體構(gòu)建工具使用螺旋本體法構(gòu)建本體庫。提出一種適用于本體的索引結(jié)構(gòu)并對(duì)Lucene的評(píng)分算法進(jìn)行改進(jìn)。首先通過對(duì)Lucene現(xiàn)有索引代碼及結(jié)構(gòu)的分析,提出一種適用于本體的Lucene索引結(jié)構(gòu)。其次在分析了Lucene現(xiàn)有評(píng)分算法的基礎(chǔ)上,提出一種綜合考慮了查詢關(guān)鍵詞詞頻、用戶點(diǎn)擊量統(tǒng)計(jì)、基于經(jīng)驗(yàn)三個(gè)方面的自動(dòng)標(biāo)記關(guān)鍵詞權(quán)重的方法,并在此基礎(chǔ)上對(duì)檢索結(jié)果的本體進(jìn)行評(píng)分,最后依據(jù)評(píng)分進(jìn)行排序。通過實(shí)驗(yàn)證明,使用該索引結(jié)構(gòu)與更新的評(píng)分算法能夠提高檢索結(jié)果。提出基于本體庫的協(xié)同過濾推薦算法。分析已有協(xié)同過濾推薦算法,特別關(guān)注用戶數(shù)據(jù)矩陣稀疏的問題,基于已有的本體理論,提出了新的協(xié)同過濾推薦算法。并通過實(shí)驗(yàn)證明使用基于本體庫的協(xié)同過濾推薦算法能夠提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：語義 信息檢索 關(guān)聯(lián)推薦 本體
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究工作的背景及意義10-11
• 1.2 語義搜索研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 關(guān)聯(lián)推薦技術(shù)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 存在的問題及主要研究內(nèi)容15-17
• 1.4.1. 語義搜索及關(guān)聯(lián)推薦存在的問題15-16
• 1.4.2. 論文主要研究內(nèi)容16-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 基于語義的信息檢索與關(guān)聯(lián)推薦相關(guān)技術(shù)18-35
• 2.1 基于語義的信息檢索與關(guān)聯(lián)推薦體系架構(gòu)18-19
• 2.2 基于本體的語義推理技術(shù)19-29
• 2.2.1. 本體庫的構(gòu)建20-27
• 2.2.2. 關(guān)聯(lián)信息源27-28
• 2.2.3. 形式化查詢28
• 2.2.4. 邏輯化推理28-29
• 2.3 本體信息檢索模型29-31
• 2.3.1. 布爾模型29
• 2.3.2. 向量空間模型29-30
• 2.3.3. 概率模型30
• 2.3.4. 隱含語義索引模型30-31
• 2.4 關(guān)聯(lián)推薦系統(tǒng)31-34
• 2.4.1. 基于內(nèi)容的推薦31-32
• 2.4.2. 關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦32-33
• 2.4.3. 協(xié)同過濾推薦33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第三章 語義處理中領(lǐng)域本體的構(gòu)建35-44
• 3.1 本體庫的構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)35
• 3.2 基于螺旋法的本體構(gòu)建方法35-39
• 3.2.1. 明確目標(biāo)36-37
• 3.2.2. 分析并化解風(fēng)險(xiǎn)37
• 3.2.3. 本體開發(fā)37-38
• 3.2.4. 撰寫文檔/制定下一階段工作38-39
• 3.3 使用protégé構(gòu)建本體39-41
• 3.4 螺旋本體法比較41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 信息檢索中基于Lucene的信息索引44-61
• 4.1 基于本體屬性的索引44-51
• 4.1.1. Lucene的分析45-50
• 4.1.2. 本體索引結(jié)構(gòu)50-51
• 4.2 檢索結(jié)果評(píng)分51-55
• 4.2.1. Lucene的評(píng)分機(jī)制51-52
• 4.2.2. Lucene評(píng)分算法改進(jìn)52-55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析55-60
• 4.3.1. 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源55
• 4.3.2. 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)55-56
• 4.3.3. 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果56-58
• 4.3.4. 實(shí)驗(yàn)演示58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第五章 關(guān)聯(lián)推薦中的協(xié)同過濾推薦61-72
• 5.1 問題的提出61-63
• 5.1.1. 協(xié)同過濾算法分析61-62
• 5.1.2. 一些問題62-63
• 5.2 基于本體的協(xié)同過濾63-67
• 5.2.1. 常見用戶數(shù)據(jù)矩陣63-64
• 5.2.2. 常用相似度算法64-65
• 5.2.3. 基于本體的相似度計(jì)算65-67
• 5.3 實(shí)驗(yàn)與分析67-71
• 5.3.1. 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源67-68
• 5.3.2. 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)68-69
• 5.3.3. 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果69-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-75
• 致謝75-76
• 參考文獻(xiàn)76-79

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 姜華;;基于本體的語義檢索技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[J];現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù);2008年04期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于語義的信息檢索與關(guān)聯(lián)推薦關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：343413