面向個性化推薦的電信產(chǎn)品建模.pdf

1、通信技術(shù)的發(fā)展以及通信產(chǎn)業(yè)鏈的融合給使得電信產(chǎn)品在內(nèi)容和提供形式上日趨豐富和復雜，電信產(chǎn)品的“信息過載”將逐漸成為制約電信用戶消費的主要問題之一?；诖?，論文的研究成果如下： 1、從內(nèi)容層，行為層和功能層三個層次構(gòu)建面向個性化推薦的電信產(chǎn)品模型架構(gòu)，并提出相應(yīng)的三層樹形結(jié)構(gòu)模型以及技術(shù)實現(xiàn)方法。 首先，通過借鑒電信產(chǎn)品概念研究[39]及制造業(yè)S-B-F建模方法[74]，構(gòu)建了具有內(nèi)容層、行為層和功能層的電信產(chǎn)品模型架構(gòu)；

2、其次，從電信產(chǎn)品說明書中“業(yè)務(wù)內(nèi)容”部分提煉出內(nèi)容層屬性，“使用方法”部分中提煉出行為層屬性，“業(yè)務(wù)功能”部分提煉出功能層屬性。并依據(jù)“用戶視角”、“全面性”和“差異性”原則建立了具有三層樹形屬性結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品模型：最后，通過Protege本體編輯工具將電信產(chǎn)品模型用OWL語言進行表示。現(xiàn)有的電信產(chǎn)品模型大多是面對企業(yè)內(nèi)部信息共享問題的信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型[36]，本研究成果將為電信產(chǎn)品的個性化推薦提供理論基礎(chǔ)和實踐指導。 2、設(shè)計了電

3、信產(chǎn)品屬性語義相似度算法(TPM-SA)，并通過數(shù)據(jù)實驗驗證了算法的優(yōu)越性。 在Dekang Lin語義相似度算法[46]的基礎(chǔ)上，本研究引入“節(jié)點層次”作為節(jié)點距離的權(quán)重，提出了電信產(chǎn)品屬性語義相似度算法。在對1450個用戶的電信行業(yè)實證研究中，基于TPM-SA的推薦結(jié)果精確度達到35％，召回率達到70％，明顯高于基于MovieLens和Jester數(shù)據(jù)集的傳統(tǒng)余弦相似度算法[55]的推薦效果(分別為27％和60％)。

4、 3、提出了考慮結(jié)果差異性的推薦算法(TPM-RS)及推薦效果評價指標，實證驗證了本文提出的推薦算法在保證精確度和召回率的情況下，其差異度指標更優(yōu)。 首先，引入了推薦結(jié)果“差異度”的概念，并通過推薦集的自信息量進行衡量；其次，設(shè)計了“基于內(nèi)容行為相似性和功能差異性(Recom1)”，“基于行為功能相似性和內(nèi)容差異性(Recom2)”和“基于內(nèi)容和功能相似性和功能差異性(Recom3)”三種推薦算法；最后，提出了綜合考慮“精確度”