基于本体结构的新闻个性化推荐

• 作者: 冯岩松 贾爱霞 赵东岩 饶俊阳
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 用户建模 本体结构
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 4907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2014.020

摘要

为了更好地对新闻和用户进行建模,将语义相似度模型引入基于内容的推荐系统中,挖掘两者之间的语义关联.提出一种基于本体结构的相似度模型(OBSM),利用在线百科构建的本体结构,计算新闻和用户之间的语义相似度.为了降低本体结构上噪音数据对推荐效果带来的影响,提出X-Ontology聚类算法对本体结构进行清理,并衍生出OBSM的升级模型X-OBSM.中文和英文实验表明,OBSM和X-OBSM比基准模型具有更好的推荐效果,尤其是对本体结构进行清理后,X-OBSM具有比OBSM更高的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵东岩	北京大学计算机科学技术研究所	19	115	7.0	10.0
2	冯岩松	北京大学计算机科学技术研究所	4	52	2.0	4.0
3	饶俊阳	北京大学计算机科学技术研究所	1	17	1.0	1.0
4	贾爱霞	北京大学计算机科学技术研究所	2	46	2.0	2.0