基于用户兴趣建模的个性化推荐

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ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆｔｏｏｆａｓｔｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｑｕｉｔｅｈｉｇｈｒｅｓｏｕｒｃｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎｒａｔｅ，ａｎｄｒｅｌｆｅｃｔｔｈｅｅｘａｃｔ
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｌｉｇｈｔｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｉｎｍｏｓｔｐｅｒｓｏｎａｌｉｓｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｔｈｅｕｓｅｒｓｉｎｔｅｒｅｓｔｍｉｎｉｎｇｉｓｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓ
中图分类号
本体查询概念频繁兴趣簇
ＴＰ３１１文献标识码
Ａｐｉｆｏｉ算法ｆ
ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１３．１２．０５５
ＰＥＲＳｏＮＡＬＩＳＥＤＲＥＣｏＭＭＥＮＤＡＴＩｏＮＢＡＳＥＤｏＮＵＳＥＲＳＩＮＴＥＲＥＳＴ
石林徐飞徐守坤
（常州大学信息科学与Ｔ程学院江苏常州２１３１６４）
摘要 Βιβλιοθήκη 针对当前大多数个性化推荐中用户兴趣挖掘不足，导致资源推荐过快收敛的问题，以图书馆领域为背景，引入本体建模、
本体查询、Ａｐｉｒｏｉ算法来全面挖掘用户潜在兴趣，ｆ同时利用概念频繁兴趣簇来控制最终用户推荐的收敛性。实验表明，该用户建模能保证在较高的资源推荐查准率基础上，防止推荐过快收敛，体现用户确切的兴趣。关键词
进行关注频率的加权计算，将权值高的前几个关键字或主题向
０引言
基于内容过滤的个性化推荐系统是当前图书文献资源检索领域的一个发展方向。根据用户的各种兴趣、要求、条件进行个
ｔｏｔｏｏｆａｓｔｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｔａｋｅｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｌｉｂｒａｒｙａｓｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｏｎｔｏｌｏｇｙｍｏｄｅｌｌｉｎｇ，ｏｎｔｏｌｏｇｙｑｕｅｒｙａｎｄＡｐｒｉｏｒｉａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｍｉｎｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉｌａｕｓｅｒｓｉｎｔｅｒｅｓｔ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｗｅｕｓｅｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｆｒｅｑｕｅｎｔｉｎｔｅｒｅｓｔｃｌｕｓｔｅｓｒｔｏｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｉｆｎａｌｕｓｅｒｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｕｓｅｒｍｏｄｅｌｌｉｎｇｃａｎｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈｅ
ｉｎｔｅｒｅｓｔｏｆＵｓｅｓ．ｒＫｅｙｗｏｒｄｓＯｎｔｏｌｏｇｙｉｎｑｕｉｒｅｓＣｏｎｃｅｐｔｆｒｅｑｕｅｎｔｉｎｔｅｒｅｓｔｃｌｕｓｔｅｒＡｐｉｒｏｒｉａｌｇｏｉｒｔｈｍ
ＭｏＤＥＬＬＩＮＧ
ＳｈｉＬｉｎＸｕＦｅｉＸＵＳｈｏｕｋｕｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ２１３１６４，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
第３０卷第１２期
２０１３年１２月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．２Ｏ１３
基于用户兴趣建模的个性化推荐