基于关联数据的信息推荐研究

发布时间：2023-02-09 09:46

　　在如今这个信息爆炸的时代,大量的信息使用户很难真正找到对其有价值的信息,导致消息的利用率过低和信息搜集成本在不断增大。现今搜索引擎和推荐系统都是为了方便用户过滤“无用”数据的手段,但是目前推荐系统的信息检索方式由于缺乏对于语义信息的支持,所以存在着一定缺陷,这也导致了高的召回率和低的查准率。关联数据是语义网的最佳实践,作为一种新的数据表示、共享访问和复用整合的思想和模式,它从语义网的角度出发,强调通过资源描述框架(RDF)以及统一资源标识(URI)对信息服务中的数据进行语义描述,为机器识别和理解提供语义支持,同时帮助将网络中连接的单位从文件细化为文件中的资源数据和关系数据,大大降低了数据共享和复用的难度。将其引入信息推荐中,能为信息推荐带来变革。相对于传统的推荐信息推荐方式,基于关联数据的信息推荐,更能准确把握用户的信息需求,基于语义及关联数据,推荐或提供更为准确的信息。本文将从关联数据和信息推荐的概念切入,研究了基于关联数据的信息推荐及传统的信息推荐方式的不同,分析传统信息推荐方式的不足以及关联数据能带给信息推荐的影响,详细介绍了关联数据的实现和管理以及信息推荐的模式,在第五章基于关...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 研究现状
        1.3.1 国内研究现状
        1.3.2 国外研究现状
    1.4 研究内容与方法
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
    1.5 创新点与难点
        1.5.1 研究难点
        1.5.2 研究创新点
第2章 相关概念论述
    2.1 关联数据概念概述
        2.1.1 关联数据的定义
        2.1.2 关联数据的原则
        2.1.3 关联数据的关键技术
    2.2 信息推荐概念概述
        2.2.1 信息推荐的定义
        2.2.2 信息推荐的分类
        2.2.3 信息推荐的流程
        2.2.4 常见的几种信息推荐
    2.3 基于关联数据信息推荐概念概述
        2.3.1 关联数据对信息推荐的影响
        2.3.2 基于关联数据的信息推荐定义
        2.3.3 基于关联数据信息推荐与传统信息推荐异同
    2.4 本章小结
第3章 关联数据的实现及管理
    3.1 数据的采集
    3.2 关联数据的描述
        3.2.1 关联数据的标识和选择
        3.2.2 选择术语集
        3.2.3 RDF描述
    3.3 基于D2R的RDF数据模型转化
    3.4 关联数据的链接的创建
        3.4.1 选择链接目标对象
        3.4.2 确定链接属性
        3.4.3 选择合适的链接方式
    3.5 关联数据的发布
    3.6 关联数据的维护
        3.6.1 链接维护的工具
        3.6.2 链接维护的协议
    3.7 本章小结
第4章 基于关联数据的信息推荐模型构建
    4.1 基于关联数据的信息推荐模型构建原则
    4.2 基于关联数据的信息推荐模型
        4.2.1 数据层
        4.2.2 标识层
        4.2.3 逻辑层
        4.2.4 描述层
        4.2.5 应用层
    4.3 本章小结
第5章 基于关联数据的信息推荐实证研究
    5.1 数据来源
    5.2 系统构建
    5.3 数据测试
    5.4 结论
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3738667