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《南京理工大学》 2007年
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面向知识服务的智能推荐系统研究

颜端武  
【摘要】: “面向知识服务的智能推荐系统研究”属于图书情报与信息资源管理、信息检索与个性化服务相关研究领域。本课题研究来源于教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“文献计量与内容分析的比较与综合研究”(项目号:02JAZJD870003),以及总装备部基础科研项目“基于门户网站的个性化信息服务技术方案及应用研究”(项目号:2004QB1505)。 知识服务是信息服务的发展和延伸,它强调服务工作的个性化和专业化,强调服务过程中的知识增值和服务增值。面向知识服务的智能推荐系统IKRS是具有一定语义处理能力的、面向用户的个性化推荐式检索服务系统,可以克服传统信息检索系统存在的“服务个性化缺失”和“信息语义缺失”问题,其研究具有重要的理论和现实意义。首先,符合了信息检索语义化、信息服务知识化和个性化的发展潮流,代表了知识服务环境下信息检索系统的重要发展和应用方向;第二,为知识服务的发展推进提供有效的技术支持和保障,可以更好的满足用户的知识和信息需求;第三,丰富和发展中文信息资源组织、信息检索和个性化服务的相关理论、方法和技术,为相关研究和应用提供借鉴和参考。 本文以知识服务为导向,以网络环境下数字信息资源的高效检索服务为目标,围绕面向知识服务的智能推荐系统中所涉及的相关理论、体系结构以及若干关键技术和应用问题进行了比较广泛和深入的研究。本文的主要工作和研究内容包括以下几个方面: (1)面向知识服务的智能推荐系统的框架和体系结构研究。本文对国内外有关知识服务、个性化服务和推荐系统以及语义检索等三个方面的研究进展进行了总结和评述,在此基础上,针对知识服务的内涵和要求,提出了一种五元组描述的、基于领域本体和数据挖掘的智能推荐系统框架。该系统框架改进和扩充了传统信息检索的四元组形式模型,用户模型、领域知识模型和文档模型三个核心要素之间构成了动态循环的交互处理机制,可实现概念级的资源检索和个性化推荐反馈。 (2)领域知识本体的构建与可视化导航研究。本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明,表达是概念及概念之间的关系,是IKRS系统中进行知识内容语义化处理的基础。本文研究了基于本体的领域知识建模的相关理论、方法和工具,结合国内外有关本体工程方法,以中国图书馆分类法和国防科技叙词表为基础,通过五个步骤构建了一个军用飞机领域的中文知识本体OntoAvion。本文设计并实现了基于本体推理和可视化组件进行领域本体OmoAvion可视化导航的技术方案。 (3)基于概念语义的中文文本相似性测度研究。IKRS系统中,文本相似性测度可用于用户提问后的资源检索以及基于内容的资源推荐等功能模块。本文首先讨论了文本相似性与相关性的概念,相似性测度的常用计算公式,并对目前比较典型的中文文本相似性测度的处理过程及其存在的问题和不足进行了分析。在此基础上,提出了一种简单有效的从领域本体和概念语义出发,基于文本概念向量和上位概念填充的文本相似性测度方法SCSM。实验测试表明,由于领域知识背景的导入,SCSM方法相对于传统基于词汇字面向量的测度方法在排序结果上更加接近人的判断,可以运用于实现概念检索以及基于内容的检索结果和推荐结果排序。 (4)本文对IKRS系统的个性化推荐技术进行了研究和探索。首先介绍了用户兴趣建模的概念和主要任务,重点研究了细粒度用户兴趣建模和兴趣资源推荐问题。本文将知识本体运用于用户兴趣描述,提出了基于用户粗兴趣向量和近邻概念聚集发现细粒度用户兴趣并进行兴趣资源推荐的方法。实验测试表明,该方法可以较好的描述用户兴趣的构成及其发展变化,使得面向特定用户的兴趣资源推荐效果更为准确和可靠。本文进一步研究了IKRS系统中的协同推荐问题,分析了协同推荐的基本原理和典型技术,提出了基于细兴趣相似用户的协同推荐方法和基于加权关联规则的协同推荐方法。 (5)本文最后基于Java平台,设计和实现了一个IKRS原型系统。该原型系统包括本体处理和转换、文档资源著录和加工、用户交互以及推荐预处理等四个功能模块,可自动记录用户的访问行为,根据历史记录发现用户细兴趣,开展多种资源推荐方式,综合了个性化推荐、概念检索、关键词检索以及可视化导航等交互元素。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP319

【引证文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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9 记者 温跃通讯员 朱锋 朱沙;农行山东省分行与省教育厅全面合作[N];金融时报;2007年
10 人造天堂;论语的长尾营销[N];21世纪经济报道;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李涛;推荐系统中若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2009年
2 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
3 胡新明;基于商品属性的电子商务推荐系统研究[D];华中科技大学;2012年
4 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
5 张寅;个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究[D];浙江大学;2009年
6 张尧;B2C环境下用户感知可信的推荐系统理论及其关键方法研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
7 李聪;协同过滤推荐系统托攻击防御技术研究[D];国防科学技术大学;2012年
8 张亮;推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究[D];北京邮电大学;2009年
9 陈根浪;基于社交媒体的推荐技术若干问题研究[D];浙江大学;2012年
10 许敏;[D];西南师范大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 闫祥雨;基于语义Web技术的推荐系统研究[D];太原理工大学;2010年
2 章晋波;推荐系统中协同过滤算法的研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
3 寇艳艳;电子商务推荐系统中用户聚类问题与用户兴趣变化问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 王昆;一种基于Bayesian CBR的推荐系统研究[D];河北师范大学;2011年
5 何克勤;基于标签的推荐系统模型及算法研究[D];华东师范大学;2011年
6 林源;英文短文本相似性研究及在图书推荐中的应用[D];北京林业大学;2010年
7 林佳雄;关联规则挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];暨南大学;2011年
8 王霞;协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究[D];河海大学;2003年
9 段利君;基于Web挖掘的网页动态推荐系统研究[D];复旦大学;2010年
10 李惠民;电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[D];吉林大学;2011年
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