使用基于語(yǔ)義的混合聚類算法的用戶興趣建模.pdf

1、自從1991年Internet上萬(wàn)維網(wǎng)公共服務(wù)的首次亮相，各種各樣的信息就以指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)速度充斥于Internet中，人們尋找信息的方式也隨之發(fā)生了變化。從最原始的手工查找，到書簽服務(wù)，再到傳統(tǒng)的搜索引擎，如何從海量的信息中挖掘出有用的質(zhì)量高的信息成了人們關(guān)心的話題。而像Google、Baidu等傳統(tǒng)搜索引擎已經(jīng)日益滿足不了人們更為挑剔的需求，盡管它們也做了很大的改進(jìn)。未來(lái)的搜索引擎在傳統(tǒng)基礎(chǔ)上必須更加智能化、個(gè)性化。語(yǔ)義Web在一定程

2、度上從源端解決了信息的語(yǔ)義問(wèn)題，不過(guò)其研究仍處于初期階段，真正投入使用仍需很長(zhǎng)一段時(shí)間，并且我們未能保證其運(yùn)行效果。為了滿足人們的近期需求，我們采用數(shù)據(jù)挖掘和本體技術(shù)，從目的端入手，通過(guò)挖掘用戶的興趣，為其提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)。前提是我們必須有一個(gè)良好的用戶興趣模型。本文針對(duì)這樣的前提，進(jìn)行了較為深入的研究，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。以下是其主要貢獻(xiàn)點(diǎn)：
　?、倩贖owNet的文本語(yǔ)義計(jì)算
　　文本相似度大多數(shù)是采用

3、基于概率統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)計(jì)算方法，最典型的方法是向量空間模型，將文本表示成特征詞向量，然后采用余弦函數(shù)或其它相似度函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。這種方法基于這樣一種假設(shè)：詞間是正交關(guān)系。而且往往忽略了詞間本身蘊(yùn)含的語(yǔ)義信息。本文在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合了語(yǔ)義；根據(jù)HowNet中描述的概念間關(guān)系計(jì)算詞間的語(yǔ)義相似度，利用二部圖最大權(quán)匹配并結(jié)合傳統(tǒng)非語(yǔ)義距離得到文本語(yǔ)義相似度。
　?、诨谡Z(yǔ)義的混合聚類算法HCA
　　為了自動(dòng)地較為準(zhǔn)確地挖掘出用戶的

4、興趣類，本文提出了一種改進(jìn)的基于語(yǔ)義的綜合了k-medoids算法、GA算法和ISODATA算法的混合聚類算法：
　　1）混合算法被證明是一種可行的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的方法，k-medoids算法雖快速，但易陷局部最優(yōu)；GA算法具備全局最優(yōu)的優(yōu)勢(shì)，但易受迭代次數(shù)與計(jì)算代價(jià)的影響；ISODATA算法以變異算子的方式防止GA算法陷入局部最優(yōu)；
　　2）將文本的語(yǔ)義信息引入GA和k-medoids的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算中，提高聚類結(jié)果的質(zhì)量；

5、r>　　3）在GA適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算過(guò)程中，本文考慮了類內(nèi)聚散度和類間離合度，采用基于語(yǔ)義的CS Measure變體進(jìn)行計(jì)算，保證聚類的效果；
　　4）在GA迭代過(guò)程中，本文引入改進(jìn)后的自適應(yīng)的交叉率與變異率，防止GA過(guò)早收斂和過(guò)度發(fā)散。
　?、刍贖CA的用戶興趣建模
　　本文采用基于語(yǔ)義的二級(jí)向量（特征向量與偏好向量）空間模型描述用戶的近期興趣類，并且每個(gè)興趣類有其對(duì)應(yīng)的興趣度，因此，模型的每個(gè)單元被表示成一個(gè)三元組，

6、包括二級(jí)向量及其興趣度。采用基于語(yǔ)義的HCA挖掘用戶的興趣類，并結(jié)合文本語(yǔ)義相似度和用戶行為計(jì)算用戶類興趣度；然后依據(jù)所得的二級(jí)向量和其對(duì)應(yīng)的興趣度來(lái)構(gòu)建用戶興趣模型，并將其轉(zhuǎn)化成用戶興趣描述文件。
　?、軐?shí)驗(yàn)驗(yàn)證
　　最后，本文對(duì)上述方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)證明（聚類效果采用F-measure進(jìn)行衡量）：
　　1）在不考慮文本語(yǔ)義并使用同種文本非語(yǔ)義距離計(jì)算方法的情況下，HCA相比現(xiàn)有兩種傳統(tǒng)聚類算法具有更佳的聚類效果

7、，驗(yàn)證了HCA本身的有效性；
　　2）引入文本語(yǔ)義相似度后，基于語(yǔ)義的HCA及現(xiàn)有傳統(tǒng)聚類算法相比未使用語(yǔ)義的本身而言有著顯著的聚類質(zhì)量提升，同時(shí)HCA效果好于其他兩種算法，表明語(yǔ)義的引入對(duì)聚類質(zhì)量具有顯著的改善效果，同時(shí)也驗(yàn)證了HCA的有效性；
　　3）將基于語(yǔ)義HCA的用戶興趣模型，應(yīng)用于個(gè)性化檢索實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng)PSE中，同未采用本文方法的商業(yè)搜索引擎得到的結(jié)果相比，其結(jié)果更為滿足用戶的個(gè)性化需求。
　　本文研究提出