基于知識網(wǎng)格的電子商務智能推薦理論方法研究.pdf

1、現(xiàn)有電子商務推薦系統(tǒng)不能滿足網(wǎng)絡條件下大規(guī)模電子商務推薦的需求，知識網(wǎng)格技術、語義本體論和電子商務推薦技術的結合，可以滿足網(wǎng)格條件下商品知識、用戶需求知識和推薦知識的有效獲取、聚合和智能推薦協(xié)同工作的要求。通過對基于知識網(wǎng)格的電子商務智能推薦的理論與方法進行研究，為大規(guī)模、高質(zhì)量和強實時性要求的分布式電子商務智能推薦系統(tǒng)的研發(fā)提供理論方法基礎。 本文將基于知識網(wǎng)格的電子商務智能推薦理論方法研究分為三級結構：基于知識的電子商務智能

2、推薦系統(tǒng)、電子商務智能推薦知識網(wǎng)格、以及電子商務智能推薦知識網(wǎng)格服務社區(qū)，分別研究了基于知識的電子商務智能推薦原理方法；研究設計了電子商務智能推薦知識網(wǎng)格模型，研究設計了電子商務智能推薦知識網(wǎng)格服務社區(qū)的結構、生成和組織機制以及自組織優(yōu)化算法。論文主要研究內(nèi)容如下： 相關理論分析與評述。主要闡述了語義Web的基本理論，網(wǎng)格技術的最新發(fā)展，國內(nèi)外主要流派關于語義網(wǎng)格和知識網(wǎng)格的基本思想、理論、技術和方法。分析了電子商務推薦系統(tǒng)的概

3、念，基于內(nèi)容過濾和基于協(xié)同過濾的推薦技術，以及推薦系統(tǒng)中涉及的數(shù)據(jù)挖掘技術。 基于知識的電子商務智能推薦(KBIECR)原理方法研究。研究設計了KBIECR系統(tǒng)的邏輯框架及其工作原理；結合電子商務推薦領域本體RecommendOnto的構建，研究了推薦系統(tǒng)中用戶知識、商品知識、規(guī)則知識和案例知識統(tǒng)一表示的方法；在討論KBIECR知識獲取一般原理方法的基礎上，重點探討了商品知識和用戶知識的獲取方法；研究了KBIECR本體推理、規(guī)則

4、推理和案例推理三種推理機制，設計了用戶需求語義相似度算法，探討了推薦結果基于語義相似度和商品特征熵的產(chǎn)生方法；最后采用ART神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)推薦系統(tǒng)中推薦策略的自適應性。 電子商務智能推薦知識網(wǎng)格(IECRKG)模型研究。研究設計了電子商務智能推薦知識網(wǎng)格的層次模型和基于服務的架構，探討了IECRKG資源空間模型和資源統(tǒng)一表示的方法，設計了IECRKG資源操作語言，對實現(xiàn)語義交互環(huán)境的關鍵技術，特別是基于語義的服務匹配和基于知識的工