基于本体的虚拟旅游社区用户画像研究

• 作 者: 张子姝
• 出 处: 吉林大学
• 发表日期: 2020年08期
• 关键词: 虚拟旅游社区 本体 用户画像 个性化推荐

随着互联网及信息技术的不断发展,以此为基础和媒介的社交媒体的推广和普及范围也在不断的扩大,尤其是虚拟社区,其已经在居民的生活中受到广泛的认可和青睐;信息及数据的聚集为公众创造了一个样式多、内容丰富的知识学习氛围,在这种条件下,能够实现公众对信息和数据的相互交流和交换。此外,虚拟社区的不断发展改变了传统旅游业的形式,对信息提供者自身需求的满足和信息使用者最终完成用户信息的收集。随着虚拟社区的不断发展,其中也出现了很多问题,比如说用户在虚拟社区内进行旅游咨询时,虚拟旅游社区自动会增加许多大量的内容信息,对潜在的一些游客造成了严重的干扰,系统能够对用户所表现出来的不同特点对用户实施自动划分类别,主要目的是能够根据类别为用户提供其需要的或者可能产生兴趣的信息内容。本体构建这一建模工具是语义系统当中的一种建模方法,在知识相关体系建构领域应用的较为广泛。为了达到对用户信息建构及其分析的准确性和方法便捷性的目的,笔者充分利用数据调研和本体建构相结合的方式对信息用户的画像进行论述,帮助旅游虚拟社区经营者向用户提供快速准确的信息,旅游者能够有效地利用群体智慧制定更加合理和个性化的旅行决策。在本研究中,笔者深入探讨了旅游行业当中虚拟社区的引入和用户画像的相关理论及其二者的相关性,探究旅游虚拟社区的应用研究,对用户画像这一较为新颖的构建模型方式进行系统的分析总结,并提出了一些将这一建构模型的方法应用于虚拟社区当中的一些可操作性和可行性的具体使用建议。具体的研究内容如下:本文作者主要是对旅游领域进行研究,以本体的构建为原则和实现目标,通过对需求的分析,对旅游的本体进行搭建。在《中国分类主题词表》和国家行业标准对术语的约束规则和关系定义的基础上,从本体自身出发,在设计本体中需要包含类、类的结构和类的属性等关系、要素、公理。通过本体编辑工具protege进行本体建模工作。然后经过数据爬取,对收集到的相关文字材料使用中文分词的方式先处理筛选后,借助加权改进算法对最初词语的特征值进行整合调整并计算新特征词的权重。将调整改良之后的新特征值用于画像的生成,使画像能够反映文本的重点。在本论文中,笔者对传统的算法进行了结合实际的改良生成了抽取改进算法,并将其用于用户画像结构中。且选取了虚拟社区发展中比较有典型性和代表性的“马蜂窝”作为案例进行研究,在文本分词,获取新词和概念等的前提,生成了一个马蜂窝的用户画像。本文通过个性化的推荐中的应用,并且使用基于余弦相似度推荐算法,主要是在基于用户画像的研究。这种计算方式可以实现根据用户的相似程度对其进行类别的分类,并分析其相似群体内部较为一致的兴趣并给出分析结果及推荐内容。经过研究我们发现,应用文本建构的模型能够根据用户的画像进行有效的划分,这种类别的划分能够帮助使用者更加有针对性的提供相关信息。