一种基于本体的推荐系统模型

• 作者: 乔冬春 付晓东 刘晓燕 曹存根
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 协同过滤 基于内容推荐 混合推荐 Web本体语言 推荐系统
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: ?开发研究与工程应用?
• 页码范围: 282-287
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 5484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.056

摘要

经典推荐系统主要根据用户对项目的评价或者用户与项目之间的关键字相似度进行推荐，存在信息结构化程度低、语义缺乏、信息利用不充分等问题。为此，提出一种基于本体的推荐系统模型。将本体引入到推荐系统中，使用OWL语言对用户和项目信息进行描述，使用户和项目具有语义信息的同时，提高信息的结构化描述水平。在推荐过程中，通过规则分析用户行为信息并综合考虑以提高模型的推荐质量。实验结果证明，与传统推荐模型相比，该模型在信息结构化水平、语义描述等方面具有优势。采用该模型为用户推荐项目能够有效提高推荐的召回率和准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹存根	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	91	991	17.0	27.0
2	刘晓燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	68	129	6.0	9.0
3	付晓东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	57	180	7.0	10.0
4	乔冬春	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	17	1.0	1.0