基于事件本体的新闻个性化推荐

摘要：

针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法.结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型.基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件.综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果.实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法.

关键词：事件本体、推荐系统、新闻个性化推荐、本体相似度、用户兴趣相似度、非层次结构相似度

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61273328,613050553;上海市自然科学基金12ZR1410900;上海市软科学研究计划15692110200

在线出版日期：2019-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：267-272,279