计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
11期
3135-3139
,共5页
领域本体%资源聚类%动态推荐%个性化推荐算法
領域本體%資源聚類%動態推薦%箇性化推薦算法
영역본체%자원취류%동태추천%개성화추천산법
domain ontology%resource clustering%dynamic recommendation%personalized recommendation algorithm
为提高Web资源推荐的准确度,提出基于本体的Web资源个性化推荐算法(BO-RM).设计Web资源主题抽取算法和相似性度量方法,利用本体语义推理机制实现资源聚类,在推荐过程中通过实时分析用户浏览行为捕获用户个性化偏好的变化,动态实时推荐内容.与基于情境的协同过滤算法(CFR-RM)和基于模型的个性化预测算法(BM-RM)进行对比,结果显示BO-RM的时间开销相对稳定,在平均排序倒数(MRR)和平均准确率(MAP)上均取得了较好的效果.实验结果表明:BO-RM离线完成海量Web资源的分析聚类,有效提高了运行效率,实用性比较强;BO-RM实时捕捉用户兴趣变化,动态更新推荐列表,更加贴近用户的真实需求.
為提高Web資源推薦的準確度,提齣基于本體的Web資源箇性化推薦算法(BO-RM).設計Web資源主題抽取算法和相似性度量方法,利用本體語義推理機製實現資源聚類,在推薦過程中通過實時分析用戶瀏覽行為捕穫用戶箇性化偏好的變化,動態實時推薦內容.與基于情境的協同過濾算法(CFR-RM)和基于模型的箇性化預測算法(BM-RM)進行對比,結果顯示BO-RM的時間開銷相對穩定,在平均排序倒數(MRR)和平均準確率(MAP)上均取得瞭較好的效果.實驗結果錶明:BO-RM離線完成海量Web資源的分析聚類,有效提高瞭運行效率,實用性比較彊;BO-RM實時捕捉用戶興趣變化,動態更新推薦列錶,更加貼近用戶的真實需求.
위제고Web자원추천적준학도,제출기우본체적Web자원개성화추천산법(BO-RM).설계Web자원주제추취산법화상사성도량방법,이용본체어의추리궤제실현자원취류,재추천과정중통과실시분석용호류람행위포획용호개성화편호적변화,동태실시추천내용.여기우정경적협동과려산법(CFR-RM)화기우모형적개성화예측산법(BM-RM)진행대비,결과현시BO-RM적시간개소상대은정,재평균배서도수(MRR)화평균준학솔(MAP)상균취득료교호적효과.실험결과표명:BO-RM리선완성해량Web자원적분석취류,유효제고료운행효솔,실용성비교강;BO-RM실시포착용호흥취변화,동태경신추천렬표,경가첩근용호적진실수구.
