以自建本體進行使用者興趣偵測與文件推薦

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姓名

江欣鴻(Hsin-Hung Chiang) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系

論文名稱

以自建本體進行使用者興趣偵測與文件推薦
(Automatically Constructing Ontology for Detecting User’s Interests and Document Recommendation)

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摘要(中)

推薦系統是一個常見的資訊過濾系統，不管於商業或個人都是非常重要的技術，可以依據使用者不同的興趣給予不同的物件。本體(Ontology)能將相同領域內的同一套概念進行概念化表達。本研究藉由自動建立本體，讓眾多未分類的文件進行階層式的分群，並應用於使用者輪廓的建立，把使用者的興趣對應至本體進行階層式分群管理。另外，本研究改善使用者興趣於本體上的對應，並加入長期興趣的考量，使得使用者興趣的偵測更準確。在推薦方面，本研究利用本體中的結構相似度來找出使用者的隱性興趣，讓推薦的文件更多樣化。
本研究於實驗中採用亞馬遜網路商店的書籍簡介當作資料集，並模擬不同情況下，使用者閱讀文件而產生的興趣變化，由實驗結果得出本系統可以改善推薦準確度並能讓推薦的文件更多樣。期望本系統能用於商業層面，讓企業更準確得知顧客的興趣並帶來更大的利益。

摘要(英)

Recommended system is a common information filtering system. It’s a very important technology no matter in business or person, and it can provide users different documents according to their different interests. We can use ontology to conceptualize the concepts within the same domain. This study automatically construct ontology to let the unclassified document hierarchical clustering and applied to create user profile. Users’ interests can be mapped to ontology in order to manage interests by hierarchical clustering. Besides, this study improve the method to mapping user’s interests to ontology and added long term interest into the method to make the detection of users’ interests more accurate. In the recommendation, this study use structure similarity at the ontology to find the implicit interests and let the recommendation of documents be more diverse.
In the experiments, this study use book’s description on Amazon online shopping websites as data collection and simulate the change of users’ interest in different conditions. We could find that this study can improve the accurate of recommendation and make recommendation more diverse. Expects this system to be used for commercial, let enterprises to more accurately know the customer′s interest and bring more benefits.

關鍵字(中)

★ 推薦系統
★ 本體
★ 使用者輪廓

關鍵字(英)

★ Recommendation systems
★ Ontology
★ User profile

論文目次

摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
1. 緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機 1
1-3 研究目的 5
2. 文獻探討 6
2-1 相似度計算 6
2-1-1 NGD 6
2-1-2 概念與概念間的相似度 7
2-2 動態建立階層式分群 9
2-3 興趣偵測 11
2-4 文字文件推薦系統 12
3. 研究方法與系統架構 16
3-1 本體建立 16
3-1-1 文件特徵選取 17
3-1-2 文件概念分群 18
3-1-3 建立階層關係與文件對應 20
3-2 使用者輪廓 21
3-2-1 使用者閱讀文件特徵選取 23
3-2-2 使用者行為資料庫 23
3-2-3 找出文件內涵概念 24
3-2-4 使用者興趣計算 25
3-2-5 使用者興趣計算-加入長期興趣 26
3-2-6 使用者輪廓更新 27
3-3 推薦系統 28
3-3-1 基於使用者輪廓進行推薦 29
3-3-2 隱性興趣概念 29
3-3-3 基於延伸興趣概念進行推薦 31
4. 實驗結果與討論 32
4-1 實驗環境 32
4-2 資料集 32
4-3 評估方法 33
4-4 自動建立本體 34
4-5 單一本體實驗 35
4-5-1 興趣偵測 36
4-5-2 隱性興趣 37
4-6 多本體興趣偵測 38
4-6-1 興趣偵測 40
4-6-2 長期興趣 41
4-6-3 與Tang & Zeng方法之比較 42
5. 結論與未來研究方向 43
5-1 結論 43
5-2 未來研究方向 44
參考文獻 46

參考文獻

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指導教授

林熙禎(Shi-Jen :in)

審核日期

2015-7-27

推文