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语义网格在数字图书馆个性化推荐中的研究与应用

作者:孙庆博 来源:电子技术与软件工程 论文栏目:计算机论文     更新时间:2019-06-11   浏览

本学术论文《语义网格在数字图书馆个性化推荐中的研究与应用》,转载自学术期刊《电子技术与软件工程》2014年17期 发表过的职称 论文,原文作者:孙庆博,由中国学术论文网编辑整理录入,仅供您在数字图书馆,语义网,网格,个性化等方面参考学习。

孙庆博

摘 要

本文将语义网技术以及网格技术应用在数字图书馆个性化推荐服务中,分析了传统个性化推荐服务中的局限性。提出了基于语义网格的数字化图书馆个性化推荐框架,为海量,异构,分布的环境中数字图书馆服务提供了个性化解决方案。

【关键词】数字图书馆 语义网 网格 个性化

随着信息技术以及网络技术的发展,我们面临的数据规模呈现了爆炸式的增长。数据和信息系统由原来集中式的变为分布式的异构的环境,大量的选择让我们不知所措,寻找需要的信息需要花费大量的时间进行甄别,如何在海量的网络数据以及网络服务中找到我们需要的信息及服务就成了一个关键性的问题。数字图书馆的建设中也存在这样的问题。

语义网格技术能够为数字图书馆的建设中存在的以上问题提供了很好的解决方法。语义网格能够实现分布,异构的环境下资源和信息的有效利用,通过对数据及其所包含的语义用本体进行建模,能够极大的改善服务的质量以及准确度,使得系统具有推理能力和学习能力,能够根据用户的特点及需求进行个性化的推荐服务。笔者将语义网格应用在数字图书馆的个性化推荐中,能够形成数字图书馆分布异构的环境中个性化,高精度,自动化的个性化推荐服务解决方案。

1 数字图书馆个性化推荐问题分析

1.1 个性化推荐需要能够适应分布异构的环境

先行存在的数字图书馆很少能够适用于分布异构的环境,如何能够在分布异构的环境中有效的实现资源的互通和共享,如何能够在海量数据的处理中还能够及时响应用户,是亟待解决的问题。

1.2 个性化推荐的推荐质量以及时效性

在现有的数字图书馆的个性化推荐中,主要还是根据关键词进行推荐,系统还是不能够理解其中所包含的语义以及资源之间的关系,所以往往推荐给我们的结果不是很准确,有大量的冗余信息,甚至一些结果根本就不是我们所需要的。在对待海量数据的处理中,处理效率也是一个很大的问题,需要保证服务质量的同时还能够保证时效性,提高用户体验。

1.3 个性化推荐方法,数据的集成问题

现有的数字图书馆的个性化推荐往往是根据已有数据进行推荐,很难根据用户的兴趣等上下文信息进行个性化的推荐,在推荐的过程中不能够进行规则的更新和学习。推荐系统的好坏取决于推荐信息的针对性,时效性,以及推荐的智能性,准确性。

2 基于语义网格的数字图书馆个性化推荐

在现有的数字图书馆个性化推荐中,是针对特定的系统以及固定的人群,推荐中使用了数据挖掘,在推荐的过程中对语义的理解不足,不能够根据用户上下文,环境上下文对于用户的需求进行动态的推理,从而降低了推荐的准确定,很难满足用户的需求。

语义网能够使得网络处理的智能性大大提高,能够理解数据中的语义信息,通过本体对数据建模,能够描述实体以及实体之间的关系,让计算机能够像人类一样进行思考。将语义网应用在数字图书馆个性化推荐中能够使得推荐的精度得到大大提高,但是在计算力共享,信息互通方面不足,影响了推荐的规模性和时效性。

本文将语义网格应用在数字图书馆的个性化推荐中,既能够让系统充分发掘信息的语义信息,对用户进行个性化的推荐,又能够利用网格技术,在分布式异构的环境中实现信息的互联互通。

基于语义网络的个性化推荐体系结构分为资源层,语义网格平台层,个性化推荐层以及用户交互层。各层的功能如下:

(1)资源层。资源层主要由系统数据库和网格节点集合组成。系统数据库中存放着知识本体,用户模型,推理规则库,以及网格节点的基本信息等,主要为个性化推荐提供语义方面的支持。网络节点集合主要用来进行底层数据资源的建设。

(2)语义网格平台层。语义网格平台将网格节点提供的服务进行了注册,为个性化推荐层进行支持,并且能够根据个性化推荐生成的数据及时的更新系统的数据库。

(3)个性化推荐层。个性化推荐层能够利用数据的语义信息,对于用户的需求和兴趣进行推理,利用信息挖掘对采集到的信息进行挖掘,找出信息之间的关系,从而对于用户提供更加精准的信息,利用推理规则以及语义信息完善服务的提供,例如可以根据用户的学历,知识背景,研究专业,以及浏览历史,进行推理,得到用户有可能感兴趣的资料,也可以根据已有的相似背景的用户的浏览历史,对推荐服务进行完善。例如可以定义推理规则:若用户A和B的背景类似,那么A浏览过的资料,B也可能会有兴趣。

(4)用户交互层。用户交互层提供可视化的界面直接和用户打交道。用来收集用户的背景信息,推荐结果的展示以及请求的接收等等。

3 运行机制

个性化推荐系统提供用户注册,用户注册以后,可以填写自己的学历,专业,年龄等信息,系统可以根据用户的这些上下文信息推测出用户感兴趣的资料,系统可以记录用户的浏览历史,用户也可以对于系统推荐服务进行打分,用来进一步完善用户的推荐。

具体的推荐流程为:当用户登录到推荐系统,系统会根据用户的类型对用户进行推荐。对于未注册的用户,系统会为该用户建立一个临时账户,用来存储该用户的浏览历史,根据该用户的浏览记录来优化给该用户的推荐服务。若用户进行注册,就提醒用户完善自己的偏好,学历,专业等个人信息,提供动态的个性化的推荐。对于老用户,则调出用户之前的资料,还可以要求用户对之前的服务进行打分,但不做强制要求。可以利用挖掘技术找到相似兴趣,相似背景的用户,通过推理规则,给用户推荐感兴趣的资料。推荐平台可以根据用户的反馈对用户模型库,推荐场景库进行完善,对推理规则进行扩充,供后续服务的优化。

4 结束语

将语义网和网格技术应用到数字图书馆的建设中去,可以充分发掘数据蕴含的语义信息,将用户的需求精准的提供给用户,又可以在分布异构的环境中比较效率的处理海量信息,对用户体验的提升大有帮助。

参考文献

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作者单位

江西外语外贸职业学院 江西省南昌市 330099

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