| 基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习研究 |
| 张玉峰[1] 蔡皎洁[1,2] |
| 关键词：Web挖掘技术 用户兴趣本体学习 用户模型 传递激活方法 |
| 主要内容：目前针对基于关键词的用户模型不能从语义上表达用户需求真正内涵,基于领域本体的用户模型多数忽略研究概念间非分类关系和语义应用环境较分散等缺陷。本文提出一种循环式的基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习模型,即综合应用统计分析、关联规则和聚类分析等技术进行电子商务领域用户兴趣概念及概念间分类与非分类关系学习,面对用户兴趣的迅速变化,还提出一种传递激活方法来实时更新本体或重新进行本体学习,以不断提高该本体的质量。经验证,基于该本体的用户模型在文本过滤等应用中能较上述两种用户模型满足用户个性化服务需求。 |
| 《情报学报》 2011,30(4).-380-386 |
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