基于本体结构的新闻个性化推荐 (2014年)

【文件属性】：
文件名称：基于本体结构的新闻个性化推荐 (2014年)
文件大小：479KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-12 15:19:27
自然科学 论文 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。