个性化服务中用户兴趣建模与更新研究.pdf

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个性化服务中用户兴趣建模与更新研究$）

李珊

（南京航空航天大学经济管理学院，南京)$%%$+）

摘要目的：为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解，实现个性化服务。方法：引入领域本体，对特征项语
义进行扩展，构建电影领域本体。根据信息论思想，改进相似度的计算方法，构建基于本体的用户四元组多兴趣细
粒度表示模型和相应更新机制。结果：随着用户欣赏同类电影的数量的不断增加，用户兴趣模型能进行累加学习，
推荐的准确性不断提高。当用户的兴趣爱好发生转移时，用户兴趣模型能随着用户兴趣的转移合理地“遗忘”掉用
户过去的爱好，而积累用户新近感兴趣的电影主题。结论：实验表明该用户兴趣模型能够准确及时地跟踪用户多
种兴趣及其变化，保证用户模型的可靠性。
关键词个性化服务本体用户兴趣建模更新机制

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荐系统性能的优劣。只有当用户的兴趣、偏好和访
$引言问模式等用户信息可以很好地被系统“理解”的时
候，才可能实现理想的个性化服务。
个性化服务系统一般需要经过用户兴趣建模、用户兴趣模型最常采用的是基于关键词的向量
项目匹配和推荐输出三个阶段来实现个性化推空间模型表示方法。该方法适用范围广，表示直观，
荐［$］，其中用户兴趣建模是推荐系统的基础和核心。易于实现，便于后续资源匹配阶段的向量计算。但
用户兴趣模型的准确性、时效性直接关系到整个推是该方法无法准确地反映用户兴趣的语义信息，是

收稿日期：)%%*年*月E日
作者简介：李珊，女，$*,,年生，博士，讲师，主要研究方向：个性化服务、知识管理。6FGCH=：=HIJCKLKBCC>?MB>NK。
$）国家自然科学基金（#.>,%’,$%’(）、江苏省高校自然科学基金（#.>%,O-P’$%%,(）和南京航空航天大学引进人才科研
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