基于事件本体的新闻个性化推荐

• 作者: 刘宗田 刘炜 朱文跃
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 267-272,279
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051091

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宗田	上海大学计算机工程与科学学院	155	2834	28.0	47.0
2	刘炜	上海大学计算机工程与科学学院	28	180	8.0	11.0
3	朱文跃	上海大学计算机工程与科学学院	5	22	3.0	4.0