基于RSM的多維推薦模型研究.pdf

1、西南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于RSM的多維推薦模型研究姓名：陸琳睿申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：周竹榮20090501兩南大學(xué)碩士學(xué)位論文持了推薦過程的規(guī)則推理和推薦資源的動(dòng)態(tài)更新。此外，探討了適合該推薦模型的聚合計(jì)算方法。第三，研究了基于RSM的多維推薦空間的構(gòu)建方法。具體包括：①研究了如何在已有的實(shí)體資源空間基礎(chǔ)上，構(gòu)建語義資源空間。重點(diǎn)探討了視頻本體、用戶本體及用戶Profile的構(gòu)建方法；②根據(jù)本體到RSM的轉(zhuǎn)化方法

2、，分析了如何通過語義資源空間，構(gòu)建基于RSM的多維推薦空間。第四，在上述工作基礎(chǔ)上，提出一種基于歸約一聚合的協(xié)同過濾推薦方法來進(jìn)行多維推薦空間的評(píng)分估算。同時(shí)將上述模型應(yīng)用到電影推薦環(huán)境中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于RSM的多維推薦模型在提高資源操作的靈活性，改善語義描述等能力方面是一種可行、有效的方法。在提高用戶的個(gè)性化信息搜索的滿意度和查準(zhǔn)率方面較傳統(tǒng)基于OLAP的多維推薦模型有了一定的改進(jìn)。本文的研究對(duì)改進(jìn)傳統(tǒng)語義信息不足、操作不靈活的多維