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基于本体的影视个性化推荐算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
目前，随着大数据时代的到来，用户面临着海量的影视内容，如何从中找到自己喜欢的内容成为了一个难题。而影视个性化推荐算法能够根据用户的历史记录、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的影视内容，提高用户的观影体验。本研究旨在针对基于本体的影视个性化推荐算法进行研究，以提高影视推荐的准确性和用户体验，并应用于实际应用中。
二、研究内容和方法
本研究主要分为以下三个方面：
1.构建本体库
本研究采用RDF语言构建本体库，通过爬取多个影视网站的数据，构建影视本体知识库。本体库的构建包括实体和关系的定义，以及本体库的语义标准化和扩展。
2.用户建模
用户建模是影视推荐算法中的关键步骤。本研究采用基于标签（Tag）的用户建模方法，即通过用户标注的标签来反映用户的兴趣爱好，对用户进行描述。同时，本研究还将考虑用户历史行为等因素，对用户进行建模。
3.推荐算法
本研究将选取适合本体库数据结构的基于邻域的推荐算法进行研究，即通过用户喜欢的电影，找出与之相似的电影，并为用户推荐相似的电影。同时，基于用户喜好和历史行为，将采取基于内容的推荐方法进行研究。
三、研究进展和预期结果
目前，本研究已经完成了影视本体库的构建工作，包括实体、关系的定义和本体库的语义标准化。正在进一步完善用户建模和推荐算法的研究和实验。预计研究结果能够提高影视推荐的准确性和用户体验，并达到实际应用的水平。