基于本體的個(gè)性化知識(shí)推薦技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)對(duì)知識(shí)的需求越來(lái)越強(qiáng)烈，很多企業(yè)通過(guò)引入知識(shí)管理系統(tǒng)來(lái)管理企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)資源。然而，系統(tǒng)中知識(shí)資源的急劇增長(zhǎng)導(dǎo)致用戶(hù)很難找到真正需要的知識(shí)，從而陷入知識(shí)迷航的困境。個(gè)性化推薦技術(shù)是目前解決信息過(guò)載問(wèn)題最有效的方法之一，利用推薦技術(shù)可以將用戶(hù)從海量的知識(shí)資源中解脫出來(lái)，幫助用戶(hù)高效地獲取知識(shí)。本文將個(gè)性化知識(shí)推薦技術(shù)引入到鐵路貨車(chē)設(shè)計(jì)知識(shí)管理系統(tǒng)中，重點(diǎn)對(duì)用戶(hù)建模方法和個(gè)性化推薦算法進(jìn)行研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容

2、如下：
　　（1）給出了基于個(gè)性化知識(shí)推薦技術(shù)的設(shè)計(jì)知識(shí)管理系統(tǒng)框架，該框架由知識(shí)資源層、知識(shí)處理層、業(yè)務(wù)邏輯層和用戶(hù)接口層組成。其中，業(yè)務(wù)邏輯層是系統(tǒng)的核心層，主要負(fù)責(zé)用戶(hù)建模和個(gè)性化知識(shí)推薦的業(yè)務(wù)處理。
　?。?）提出了一種基于本體的細(xì)粒度用戶(hù)建模方法。在基于本體的用戶(hù)建模方法基礎(chǔ)上，定義了用戶(hù)模型的細(xì)粒度描述；給出了基于瀏覽行為的用戶(hù)興趣度量方法，并結(jié)合領(lǐng)域本體實(shí)現(xiàn)用戶(hù)模型的推理學(xué)習(xí)，同時(shí)給出了基于用戶(hù)興趣衰減機(jī)制的用

3、戶(hù)模型動(dòng)態(tài)更新方法。
　?。?）提出了一種基于本體的多層協(xié)同過(guò)濾推薦算法，給出了算法的總體思路及處理流程。算法在基于本體的細(xì)粒度用戶(hù)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合了多種用戶(hù)相似性度量方法，通過(guò)對(duì)用戶(hù)鄰居集合進(jìn)行多層過(guò)濾得到用戶(hù)最近鄰，然后根據(jù)最近鄰的群體興趣為用戶(hù)推薦知識(shí)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法的有效性。
　?。?）完成了基于個(gè)性化知識(shí)推薦技術(shù)的設(shè)計(jì)知識(shí)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。通過(guò)分析項(xiàng)目背景給出了系統(tǒng)的主要功能結(jié)構(gòu)，描述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和