随着 Web 信息量的快速增长,个性化的 Web 信息推荐系统扮演着越来越重要的角色。目前,大多数 Web 信息推荐系统存在着个性化程度不高,对用户历史数据依赖性高,系统不具备开放性,用户偏好“走样”概率高的问题。针对这四个方面的问题,...随着 Web 信息量的快速增长,个性化的 Web 信息推荐系统扮演着越来越重要的角色。目前,大多数 Web 信息推荐系统存在着个性化程度不高,对用户历史数据依赖性高,系统不具备开放性,用户偏好“走样”概率高的问题。针对这四个方面的问题,本文提出了一种新的、采用语义 Web 技术、基于 Web 社会网络的个性化 Web 信息推荐模型,详细分析了用户偏好的获取,Web 社会网络的生成以及待过滤 Web 信息的采集。并且,利用从实际中采集的真实数据进行了实验,证明了模型的可行性和有效性。展开更多
文摘随着 Web 信息量的快速增长,个性化的 Web 信息推荐系统扮演着越来越重要的角色。目前,大多数 Web 信息推荐系统存在着个性化程度不高,对用户历史数据依赖性高,系统不具备开放性,用户偏好“走样”概率高的问题。针对这四个方面的问题,本文提出了一种新的、采用语义 Web 技术、基于 Web 社会网络的个性化 Web 信息推荐模型,详细分析了用户偏好的获取,Web 社会网络的生成以及待过滤 Web 信息的采集。并且,利用从实际中采集的真实数据进行了实验,证明了模型的可行性和有效性。
