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基于在线评论知识挖掘的模糊领域本体构造及其应用研究的中期报告
本报告旨在介绍基于在线评论知识挖掘的模糊领域本体构造及其应用研究的中期进展情况。在这个研究项目中，我们的目标是使用自然语言处理技术和本体工程原理，构建一个基于在线评论数据的领域本体，并应用到显示广告推荐系统中。
首先，我们进行了相关文献综述，了解了自然语言处理、本体论、模糊本体以及显示广告推荐系统等方面的研究进展和现状。同时，我们也对涉及到本体工程的技术和工具进行了调研。
其次，我们实施了在线评论数据的收集和预处理。我们使用爬虫程序从互联网上收集了大量的包含了商品或服务评价的评论数据，利用自然语言处理方法进行分词、去除停用词和词干提取等预处理操作，从而为构建领域本体奠定基础。
然后，我们采用OntoGen本体构建工具，对在线评论语料库进行了本体构建操作。我们根据本体的规范，设计了本体类、属性和关系的概念模型，以及相应的本体词汇表。在此基础上，我们采用手工标注、自动标注和本体学习相结合的方法来实现本体的构建。通过这一步骤，我们得到了包含丰富实体类别和关系的领域本体。
最后，我们将领域本体应用到显示广告推荐系统中，以验证其应用效果。我们将用户的搜索行为、浏览行为以及在在线评论数组上的行为作为输入，将领域本体和用户画像结合起来，通过机器学习技术来预测用户对广告的点击率。实验结果表明，使用本体构建的显示广告推荐系统的准确性和效率明显高于未使用本体的推荐系统。
总体来说，本研究项目提出了基于在线评论数据构建领域本体的方法，并将其应用到显示广告推荐系统中，达到了较好的效果。在接下来的研究中，我们将进一步完善本体构建和应用方法，并通过更多的实验进行验证，以提高推荐系统的效果和用户体验。