【摘 要】
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为了更好的解决传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度低等问题。本文把事件本体模型引入推荐系统中,提出了一种基于事件本体的推荐方法。首先,根据新闻
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61273328,No.613050553);上海市软科学研究计划(15692110200);上海市自然科学基金(No.12ZR1410900)
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为了更好的解决传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度低等问题。本文把事件本体模型引入推荐系统中,提出了一种基于事件本体的推荐方法。首先,根据新闻的分类结构结合新闻语料来构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取构建用户兴趣模型。然后,通过事件本体的分类结构来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,通过事件本体非层次结构的语义邻居寻找相关新闻事件。最后,综合新闻事件相似度、用户兴趣相似度、和语义邻居三个方面得出新闻个性化推荐。实验表明此算法比传统的推荐方法准确率、召回率、F-值有较大提高。
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