计算机工程

作者：朱文跃,刘炜,刘宗田

单位：上海大学 计算机工程与科学学院,上海 200444

关键词：事件本体,推荐系统,新闻个性化推荐,本体相似度,用户兴趣相似度,非层次结构相似度

基金：国家自然科学基金(61273328,613050553);上海市自然科学基金(12ZR1410900);上海市软科学研究计划(15692110200)。

针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。

来源：2019年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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