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摘要
为了更好地对新闻和用户进行建模,将语义相似度模型引入基于内容的推荐系统中,挖掘两者之间的语义关联。提出一种基于本体结构的相似度模型(OBSM),利用在线百科构建的本体结构,计算新闻和用户之间的语义相似度。为了降低本体结构上噪音数据对推荐效果带来的影响,提出X-Ontology聚类算法对本体结构进行清理,并衍生出OBSM的升级模型X-OBSM。中文和英文实验表明,OBSM和X-OBSM比基准模型具有更好的推荐效果,尤其是对本体结构进行清理后,X-OBSM具有比OBSM更高的计算效率。
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单位北京大学王选计算机研究所
