基于领域本体的个性化推荐系统研究与应用

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随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,在当前高度竞争的电子商务环境中,个性化推荐已经成为电子商务站点吸引新用户、保持老用户的重要手段。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,个性化推荐系统也面临一系列挑战。针对个性化推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。第一,给出了基于领域本体的个性化推荐的体系结构框架。把领域本体构建的知识库引用到电子商务研究中,提出了一种基于知识库的新型电子商务结构框架。该结构框架能够智能地分析客户购买需求,在所有商品中筛选出符合需要的商品,并将这些商品展示给用户,为他们进一步挑选提供了方便。第二,对领域知识本体进行构建以及将服装领域本体转换到关系数据库进行应用。本文研究了基于本体的领域知识建模的相关理论、方法和工具,结合国内外有关本体工程方法,构建了一个服装领域的知识本体并将它转换到关系数据库用来更好的应用。第三,本文最后基于Asp.net平台,设计和实现了一个基于领域本体个性化推荐原型系统。该原型系统包括本体处理和转换、用户特征偏好处理、知识库管理以及个性化推荐等功能,可自动记录用户的访问行为,根据历史记录发现用户兴趣,综合了关键词检索、概念相关度检索、以实现最终的个性化推荐。当前电子商务已经变成我国企业发展的一种战略需要,甚至是一种战略核心。在这种虚拟的商务环境中,利用本体的语义实现个性化推荐,能够有效提高电子商务站点的推荐能力,进而不断吸引新用户、保持老用户,从而提高企业的电子商务竞争力。由此,本文的应用研究成果将对当前电子商务个性化推荐技术与系统的研究发展具有重要的现实意义。
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