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基于事件本体的新闻个性化推荐
被引量:
17
1
作者
朱文跃
刘炜
刘宗田
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期267-272,279,共7页
针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计...
针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。
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关键词
事件本体
推荐系统
新闻个性化推荐
本体
相似
度
用户兴趣
相似
度
非层次结构相似度
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职称材料
题名
基于事件本体的新闻个性化推荐
被引量:
17
1
作者
朱文跃
刘炜
刘宗田
机构
上海大学计算机工程与科学学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期267-272,279,共7页
基金
国家自然科学基金(61273328,613050553)
上海市自然科学基金(12ZR1410900)
上海市软科学研究计划(15692110200)
文摘
针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。
关键词
事件本体
推荐系统
新闻个性化推荐
本体
相似
度
用户兴趣
相似
度
非层次结构相似度
Keywords
event ontology
recommendation system
news personalized recommendation
ontology similarity
user’s interest similarity
non-hierarchical structure similarity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于事件本体的新闻个性化推荐
朱文跃
刘炜
刘宗田
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
17
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参考文献
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