基于概念语义的用户兴趣模型的研究

基于深度学习的用户兴趣爱好分析与个性化推荐随着人们生活水平的提高，对于生活品质的需求越来越高，消费者在购物过程中更加注重个性化需求和用户体验。

在互联网上，基于深度学习的用户兴趣爱好分析和个性化推荐系统正在成为零售商和服务提供商不可或缺的一部分，以满足客户的多元化需求。

一、用户兴趣爱好分析用户兴趣爱好分析是通过分析用户的用户行为、消费习惯、搜索历史等信息，获取用户的个性化信息，在用户认知阶段向用户提供感兴趣的服务和产品。

基于深度学习的用户兴趣爱好分析，是将大量的数据进行深度学习分析和处理，找到更加精准的用户兴趣点。

以京东为例，京东通过大数据分析用户兴趣点和消费行为，将用户分组，每个用户组别和不同的推荐算法相结合，向用户提供个性化推荐服务、社区化服务、专业化服务、跨界服务等。

京东的个性化推荐引擎在为用户推荐商品时，将用户历史交易信息、购物车数据、搜索历史等应用到模型中，以更准确的方式找到用户感兴趣的商品。

二、个性化推荐个性化推荐是根据用户的兴趣爱好分析，向用户推荐最适合的商品、服务或内容。

个性化推荐分为协同过滤、内容推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于语义的推荐等等。

协同过滤是从用户购买记录或者用户行为来推荐，而内容推荐则是通过权重分析和文本匹配，向用户推荐相关内容。

基于标签的推荐是通过标签来推荐相对的内容，而基于语义的推荐可以通过分析文本的相关度来推荐相应的内容。

相比之下，深度学习适合处理较复杂的数据结构和多种类型的数据，它可以自己发现和提取数据的特征，同时相比于传统推荐系统，基于深度学习的推荐系统能够更为全面地分析用户的兴趣爱好，提供更为准确的推荐服务。

三、基于深度学习的用户兴趣爱好分析和个性化推荐的未来发展随着互联网和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的用户兴趣爱好分析和个性化推荐将越来越重要。

在未来，推荐算法将更多地从单纯的数据挖掘和机器学习发展为更深层次的代码拆分和高质量特征抽取，并且将涉及到更多的人工智能技术，如语音识别、自然语言处理等。

移动用户兴趣点标记语义映射方法崔立伟;张晓滨【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】针对当前移动用户兴趣点标注没有统一的语义本体这一问题，通过对移动用户兴趣点分类，建立了 POI概念本体层次树，将用户标注的POI信息与本体树节点通过一种改进的映射方法建立映射关系，为移动用户标注信息提供统一的规范化语义。

实验收集多名志愿者5周的真实标注信息来评价该方法，实验结果表明该方法具有较高的准确率。

%In view of the problem that marked the POI (Point of interest) of the current mobile users with no unified semantic ontology,this paper categorized POI and established POI ontology hierarchy tree for mobile users, then finished the mapping between the labeled POI information of users and the node of ontology tree by an improved mapping method to provided a unified standardized semantics for mobile users to mark information. An experiment is performed to evaluate the performance of the new similarity measure by using the labeled information of users in a period of 5 weeks, the results show that the method has high accuracy.【总页数】4页(P219-222)【作者】崔立伟;张晓滨【作者单位】西安工程大学计算机科学学院，西安 710048;西安工程大学计算机科学学院，西安 710048【正文语种】中文【相关文献】1.基于改进DBSCAN的移动用户兴趣点提取方法 [J], 王忠民;韩娜;宋辉;纪中伟2.基于情景和用户兴趣度的移动Web预取方法 [J], 杜聪;王锁柱3.轮式移动机械手的点-点运动规划方法 [J], 张硕生;余达太4.基于改进DBSCAN的移动用户兴趣点提取方法 [J], 王忠民;韩娜;宋辉;纪中伟;5.基于用户兴趣和地理因素的兴趣点推荐方法 [J], 苏畅;武鹏飞;谢显中;李宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于用户兴趣特征的知识推送余绅达;盛步云;付高财;吴昊;鞠帅帅;谢俊【摘要】To offset the shortage of knowledge retrieval methods for product design process, while to reduce the blindness of knowledge push due to uncertain demand, a method according to users’ interest featureto achieve knowledge push is proposed. Firstly the theory of design knowledge push based on users’ interest feature is expounded, and the mothod of knowledge organization and management is given. Then the method for establishing user interest feature set is analyzed, and the match between knowledge feature and interest feature is realized by utilizing similarity matching algorithm. Finally case is given to illustrate feasibility and reliability of knowledge push method.%为弥补产品设计过程中知识检索方式的不足，同时降低因需求不明确导致知识推送的盲目性，提出了一种根据用户兴趣特征进行筛选实现设计知识推送的方法。

首先阐述了基于用户兴趣特征的产品设计知识推送原理，给出了设计知识组织管理方法。

基于语义网的智能搜索模型的研究的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网的迅速发展，信息爆炸的现象越来越严重，如何高效地获取所需信息成为每个互联网用户必须面对的问题。

传统的文本搜索方式只基于关键词匹配，无法准确反映用户需求，而仅靠关键词搜索所获取的信息也可能存在误导、重复或无效。

因此，如何提高搜索引擎的搜索准确性和搜索结果的相关性成为当前研究的热点和难点问题。

语义网是一种新型的信息组织和共享方式，旨在让计算机能够理解和处理有关事物间关系的语义信息。

语义网技术的引入，为搜索引擎提供了一种全新的搜索方式，即基于语义的智能搜索模型。

该模型能够从多个维度对信息进行分析和挖掘，精准处理用户的查询请求，得到更加准确、全面和有用的搜索结果。

因此，本课题旨在探究基于语义网的智能搜索模型的原理和流程，研究语义理解、本体建模、语义匹配等关键技术，并通过设计和实现智能搜索模型，验证其搜索效果和准确性，对提高搜索引擎的搜索能力和用户满意度有一定的现实意义和应用价值。

二、研究的主要内容和关键技术1. 语义网的概念和基本原理2. 知识图谱的构建和本体建模技术3. 语义认知和语义解析技术4. 语义匹配算法的研究与应用5. 基于语义网的智能搜索模型的设计与实现三、研究的创新性和预期成果本课题主要创新点在于语义理解、本体建模和语义匹配等关键技术的研究和应用，能够提高搜索引擎的搜索准确性和相关性，实现个性化、智能化的搜索服务，并对搜索引擎优化、语义网技术的推广和应用具有一定的实践和应用价值。

预期成果包括：文献综述、理论分析和技术研究、智能搜索模型的设计和实现、模型实验和效果分析等方面。

四、研究的可行性和可实现性本课题的实现主要依托于语义网技术和相关开源工具的支持，如OWL、SPARQL、Jena等，同时需要搜集和整理相关语义知识和领域本体，进行语义理解和匹配算法的优化和实验。

通过实现和优化相关算法、调试和实验，可以达到智能搜索模型的设计和实现的目的。

基于用户标签的社交推荐算法研究社交推荐算法是指利用用户的历史操作数据和特征信息，为用户推荐与其兴趣相关的内容和用户。

随着社交网络的普及，推荐系统在社交网络中的应用，成为了当前研究的热点之一。

其中，基于用户标签的社交推荐算法变得越来越受到广泛的关注和研究。

一、算法的研究背景随着社交网络用户数量的飞速增加，用户与社交网络之间的关系复杂多样、信息量庞大，进行信息过滤和推荐，成为了必要的需求。

传统的协同过滤算法无法很好的解决社交网络推荐的问题。

而基于用户标签的推荐算法就能很好地解决这类问题。

通过分析和挖掘用户标签信息，推荐相应内容，能更好地满足用户需求，提升用户体验和社交网络的价值。

二、算法研究的意义基于用户标签的推荐算法逐渐成为社交网络推荐的主流算法。

无论是在电商、新闻、娱乐、or社交等领域，都有着广泛的应用和意义。

首先，在推荐的过程中，能有效的降低推荐对象的过载，避免用户被大量垃圾信息所困扰。

其次，在社交网络中，用户标签是由用户自己定义的，更符合用户的选择和兴趣，能更好地代表用户的行为和需求。

最后，社交网络的用户量大，信息质量高，推荐算法能够利用模型挖掘用户行为，更好地满足用户需求。

三、算法研究内容基于用户标签的推荐算法主要分为以下几个步骤：1.收集用户标签数据在社交网络中收集用户标签数据是推荐系统的第一步。

用户标签是由用户自己定义的，包括兴趣、爱好、行业等多方面的内容。

越多的标签数据能够收集，越能够更好的表征用户，提高推荐的质量。

2.标签关联矩阵的构建针对用户标签数据，构建标签关联矩阵，包括用户与标签的关联矩阵和标签与标签的关联矩阵。

其中，用户与标签的关联矩阵反映了用户喜欢的标签以及标签的权重，标签与标签的关联矩阵反映了标签间进行推荐时的相关度。

3.推荐算法推荐算法是基于标签关联矩阵进行的。

推荐算法主要有两种：基于关联度的推荐算法和基于隐语义模型的推荐算法。

基于关联度的推荐算法主要是通过权重来计算标签间的关联度，并通过标签间的关联度来计算推荐结果。