基于语义的推荐系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10页 |
| 1.5 本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 语义网技术介绍 | 第11-23页 |
| 2.1 语义网基本概念 | 第11-12页 |
| 2.2 语义 Web 程序主要组成部分 | 第12页 |
| 2.3 资源描述框架 RDF | 第12-15页 |
| 2.3.1 RDF 的概念 | 第12-14页 |
| 2.3.2 RDF 的序列化 | 第14-15页 |
| 2.4 本体描述语言 | 第15-18页 |
| 2.5 本体语义推理 | 第18-20页 |
| 2.6 语义网工具介绍 | 第20-22页 |
| 2.6.1 语义 web 框架 | 第20-21页 |
| 2.6.2 RDF 存储实现 | 第21-22页 |
| 2.6.3 检索组件 | 第22页 |
| 2.6.4 推理引擎 | 第22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于语义的推荐系统设计 | 第23-36页 |
| 3.1 标签 | 第23-24页 |
| 3.1.1 标签介绍 | 第23页 |
| 3.1.2 标签的结构构造 | 第23-24页 |
| 3.2 Google 距离的相关性度量 | 第24-25页 |
| 3.3 商品标签标注（构造 Abox） | 第25-27页 |
| 3.4 构建标签间的语义关系（Tbox 构建） | 第27-28页 |
| 3.5 基于标签结构的语义推理 | 第28-29页 |
| 3.6 基于语义标签的商品相似度计算 | 第29-30页 |
| 3.7 基于商品相似度以及用户评分的推荐权值计算 | 第30-31页 |
| 3.8 系统模块设计 | 第31-32页 |
| 3.9 系统的编码实现 | 第32-35页 |
| 3.9.1 基础数据模块 | 第32-33页 |
| 3.9.2 语义 Web 模块 | 第33-34页 |
| 3.9.3 相似度计算模块 | 第34-35页 |
| 3.10 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 应用实例 | 第36-44页 |
| 4.1 实验对象 | 第36-37页 |
| 4.2 实验环境 | 第37页 |
| 4.3 实验方法 | 第37-42页 |
| 4.3.1 标签获取 | 第37-38页 |
| 4.3.2 标签匹配以及 Google 距离计算 | 第38-40页 |
| 4.3.3 标签关系抓取 | 第40-41页 |
| 4.3.4 商品信息推理 | 第41-42页 |
| 4.3.5 相似度以及推荐权值计算 | 第42页 |
| 4.4 实验结果 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 详细摘要 | 第50-53页 |
