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基于社会化标签的P2P语义推荐研究

作　者: 陈丽霞
导　师: 窦永香
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 情报学
关键词: 社会化标签标签本体 P2P 语义推荐兴趣标签
分类号: G354
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 9次
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内容摘要

P2P环境中由于数据的分布性、无结构化和缺乏面向语义的表达与描述,容易导致其检索效率低下,检索成本也随着网络信息量的飞速增加而增加。针对此问题,本文引入社会化标签,根据节点用户的对资源添加的标签获取其兴趣后再主动推荐信息资源,可为分布式信息的共享研究带来新的启示。本文针对P2P环境下采用关键字匹配实现信息检索的不足,引入社会化标签,建立基于社会化标签的P2P语义推荐模型。模型首先利用P2P节点用户输入的标签及其类名构建P2P社区标签本体,能够显示出标签之间的等级关系,然后通过用户历史标签集与社区标签本体的匹配,推荐与用户历史标签集语义相关的标签或资源,最终实现语义推荐,并实例验证其有效性。然后,又针对实现个性化推荐的关键——如何准确描述用户兴趣这一问题重点研究。在基于社会化标签的P2P语义推荐模型中,仅根据用户历史语义标签集表示用户兴趣并推荐相关资源存在不足之处,本文尝试利用P2P社区的特性及朋友之间往往具有相同的兴趣或爱好这一规律,通过社区朋友的兴趣标签集扩充当前节点用户的历史标签集,挖掘其潜在兴趣标签,并将兴趣扩展后的用户历史标签集与社区标签本体进行语义匹配处理,最终构建基于社会化标签的改进P2P语义推荐模型,不仅能像用户推荐语义标签或资源,还能够向用户推荐潜在兴趣标签或资源,并实例验证其有效性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
第一章绪论  7-15
  1.1 选题背景及研究意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-12
    1.2.1 大众标注系统推荐  8-10
    1.2.2 P2P系统推荐  10-11
    1.2.3 大众标注系统与P2P系统相结合的研究  11-12
  1.3 本文主要工作及组织结构  12-15
第二章基础理论  15-29
  2.1 大众标注  15-18
    2.1.1 大众标注提出及含义  15-16
    2.1.2 大众标注的特点及类型  16-17
    2.1.3 大众标注的应用  17-18
  2.2 P2P网络  18-29
    2.2.1 P2P的概念  18-20
    2.2.2 P2P的分类  20-25
    2.2.3 P2P的应用  25-26
    2.2.4 P2P社区  26-29
第三章基于社会化标签的P2P语义推荐模型  29-39
  3.1 社区标签本体应用于P2P系统的优越性  29-30
  3.2 一种基于社会化标签的P2P语义推荐模型  30-32
  3.3 关键技术  32-36
    3.3.1 社区标签本体的形成  32-33
    3.3.2 语义匹配处理  33-34
    3.3.3 语义资源推荐  34-36
  3.4 实例验证  36-37
  3.5 本章小结  37-39
第四章基于社会化标签的改进P2P语义推荐模型  39-49
  4.1 基于社会化标签的P2P语义推荐模型的缺陷  39-40
  4.2 一种基于社会化标签的改进P2P语义推荐模型  40-42
  4.3 关键技术  42-46
    4.3.1 朋友兴趣标签集的挖掘  42-43
    4.3.2 用户兴趣标签的扩展  43-44
    4.3.3 语义匹配处理  44-45
    4.3.4 语义资源推荐  45-46
  4.4 实例验证  46-47
  4.5. 本章小结  47-49
第五章总结与展望  49-51
  5.1 全文总结  49-50
  5.2 下一步的研究工作  50-51
致谢  51-53
参考文献  53-59
作者在读研期间的研究成果  59

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