乔冬春,刘晓燕,付晓东,曹存根

(1.昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500;

2.中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100190)

一种基于本体的推荐系统模型

乔冬春1,刘晓燕1,付晓东1,曹存根2

(1.昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500;

2.中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100190)

经典推荐系统主要根据用户对项目的评价或者用户与项目之间的关键字相似度进行推荐,存在信息结构化程度低、语义缺乏、信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于本体的推荐系统模型。将本体引入到推荐系统中,使用OWL语言对用户和项目信息进行描述,使用户和项目具有语义信息的同时,提高信息的结构化描述水平。在推荐过程中,通过规则分析用户行为信息并综合考虑以提高模型的推荐质量。实验结果证明,与传统推荐模型相比,该模型在信息结构化水平、语义描述等方面具有优势。采用该模型为用户推荐项目能够有效提高推荐的召回率和准确率。

本体;协同过滤;基于内容推荐;混合推荐;Web本体语言;推荐系统

1 概述

随着网络的发展,互联网上的信息每天以指数级别在增长,如何个性化地为每个用户服务是Web信息处理技术的主要发展趋势之一［1］。当前,主要有基于协同过滤的系统、内容的推荐系统和混合推荐算法等［2-3］,这些推荐系统在工业界得到了较好的应用和推广。同时,也存在一些缺点:

(1)推荐内容多以关键字为计算项,不能够表达出项目项和用户项之间的语义信息［4］;