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基于语义相似性的资源协同过滤技术研究
作者:管理员    发布于:2015-09-16 14:01:19    文字:【】【】【

  基于语义相似性的资源协同过滤技术研究崔林i,3,宋瀚涛陆玉昌2(1.北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系,北京100081;2.清华大学计算机科学与技术系,3.中央广播电视大学理工部,北京100031)义知识协同过滤算法,算法综合考虑了资源语义和用户评价的影响,改善基于资源协同过滤算法性能……从可见与传统的CF算法相比较,基于语义的CF算法均具有较小的误差,算法可改善系统的质量。

  3.4实验结果分析基于语义的CF算法比传统CF算法考虑的因素更为全面。不仅照顾了用户对资源的主观感受,同时也考虑了资源本身之间的客观联系,因此,能够更全面地表达资源特性。

  用户对资源的评价反映了用户的喜好,是对资源相似性的一种主观评价指标;而资源的语义关系隐含在资源的内部,反映了资源之间的一种客观联系。将资源评价的主观相似性与通过语义联系的客观相似性组合在一起,一定程度上能更全面反映资源间的相似性,从而做出更准确的预测。利用好资源语义特性,可以改善资源评价的稀疏性和新资源初始评价问题,提高系统的质量。

  4结束语分析了基于资源的协同过滤技术,提出了基于资源语义相似性的CF算法,改进了传统相似性度量方法存在的测量结果不够准确的问题,将主、客观的相似性统一考虑,在一定程度上提高了系统的精度。由于资源的语义相似性是一个和领域相关的问题,今后对资源语义相似性如何自动抽取以及度量还要深入研究。此外,结合领域本体知识,利用领域背景知识给出更为良好的语义相似性计算模型,将是今后的研究重点。

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