【摘 要】
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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
【基金项目】
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863计划(2012AA011101);国家自然科学基金(61272344,61202233)资助
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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。
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