基于领域本体的细粒度用户兴趣建模研究

用户兴趣模型的建立和维护是个性化推荐服务系统研究和开发中的一个关键问题。细粒度兴趣通过在用户兴趣特征集中区分用户的不同兴趣主题类别来发现,是对粗粒度用户兴趣的进一步挖掘和划分。本文针对以往粗粒度用户兴趣建模存在的不足,对细粒度用户兴趣建模的概念和主要方法进行简介和评述。在此基础上,提出一种基于领域本体和近邻概念聚集的细粒度用户兴趣建模方法（FUPMo）。该方法通过滑动窗口控制用户兴趣概念的计算规模,通过时间窗口和兴趣衰减函数反映用户兴趣的变化。基于军用飞机领域本体OntoAvion和小规模文档库进行的实验研究表明,该细粒度用户兴趣建模方法在应用上具备有效性。