文档介绍：模型及算法研究基于的语义标签推荐硕士学位论文分类号婴惠刚论文答辩日期学位授予日期至
论文作者签名:童选际η┟论文作者签名:鹰/卵/转幽,,年占月Ⅺ同川洲囤面时发布少,瓿г孪玆广西大学学位论文原创性声明和学位论文使用授权说明学位论文原创性声明学位论文使用授权说明本人声明:所呈交的学位论文是在导师指导下完成的,研究工作所取得的成果和相关知识产权属广西大学所有。除已注明部分外,论文中不包含其他人已经发表过的研究成果,也不包含本人为获得其它学位而使用过的内容。对本文的研究工作提供过重要帮助的个人和集体,均已在论文中明确说明并致谢。本人完全了解广西大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,即:本人保证不以其它单位为第一署名单位发表或使用本论文的研究内容;按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;学校可以公布论文的部分或全部内容。请选择发布时间:口解密后发布C苈畚男枳⒚鳎⒃诮饷芎笞袷卮斯娑
┫低车牧餍校沟肍捅昵┩萍鱿低得到了越来越多的关注。随着语义甧芯康纳钊耄芯空叱⑹岳帽咎来解决的不足并为其构建统一的结构和语义表示。为解决传统标签推荐方法存在的多系统瓶颈、推荐质量不高和无法推荐语义标签的问题,本文将标签本体和嘟岷希岢鲆恢只的语义标签推荐模型。对于该标签推荐模型,本文给出了语义获取模块、本体集成模块、本体管理模块和语义推荐模块所涉及的关键技术和实现原理。在该模型基础之上,本文设计出基于的语义标签推荐算法来实现语义推荐引擎。该算法结合传统标签推荐方法和标签本体库的优势,在资源描述、用户兴趣和资源标签这三个标签源组成的候选集基础上,使用本体库的共现实例对候选集进行标签共现扩展,然后使用基于的标签语义相似度计算方法进行标签语义消歧后得到推荐集,从而有效提高推荐质量并为用户推荐语义标签。最后,本文设计出了基于的语义标签推荐框架的原型,并实现基于的语义标签推荐算法以验证本文推荐模型的可行性和推荐算法的有效性。实验结果证明了在本文标签推荐模型下提出的基于的语义标签推荐算法能有效提高推荐准确率并推荐语义标签,这进一步说明了基于的语义标签推荐模型是可行的,它能利用语义甧际鹾蚐
标签本体弥补传统标签推荐方法的不足并在语义甧路⒒又匾W饔谩关键词:标签推荐共现扩展语义消歧标签本体语义标签
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录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滦髀邸璴研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.昵┍┩萍鱿低逞芯肯肿础本文主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第语义蚐昵┍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯标签本体⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于的语义标签推荐模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。标签推荐系统的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于的语义标签推荐模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..各模块的实现原理和关键技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...镆寤袢∧??椤本体管理模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.镆逋萍瞿?椤本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
第基于的语义标签推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的标签语义相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一基于本体的语义相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的标签语义相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的语义标签推荐算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..多源推荐候选集的生成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.昵┕蚕掷┱埂标签语义消歧⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于的语义标签推荐算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第率笛橛敕治觥框架原型的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯推荐算法的验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯