63、基于语义网数据的内容过滤增强技术

基于语义网数据的内容过滤增强技术

1. 引言

如今，网络数据在各个领域都呈现出爆炸式增长，如在线学习、社交网络和电子商务等。数据的不断膨胀使得人们难以从海量的网络内容中获取有价值的信息，同时，为各类网络应用预测用户对推荐选项的反馈也成为了一项巨大的挑战。通常，推荐资源是通过信息过滤来实现的，主要有两种信息过滤方法：协同过滤（CF）和基于内容的过滤（CBF）。协同过滤系统根据具有相似偏好的用户之间的相关性来选择推荐项目；而基于内容的过滤系统则依据项目内容与用户偏好之间的相关性来进行选择。

尽管基于内容的过滤技术在很多情况下都非常有效，但它也存在一些缺点。例如，它需要对文档内容进行分析，这在计算上成本较高，对于不包含描述性文本的多媒体项目甚至无法进行分析。此外，基于内容的过滤技术在处理新用户问题时也面临困难，因为新用户在开始时没有任何偏好值，系统很难为其提供推荐。

为了解决这些问题，我们提出了一种利用语义网数据来增强基于内容的过滤系统的方法。在语义网数据中，万维网被视为一个全球数据库，通过创建数据之间的链接（即链接数据）来实现。当这些链接数据能够描述人物时，它们被称为FOAF（朋友的朋友）。我们的方法基于基于内容的过滤的向量空间模型，并通过从语义网数据中提取的语义层进行增强，形成了一种新的模型，即语义向量空间模型（SVSM）。

2. 基于内容的过滤（CBF）

信息过滤的目的是根据用户的个人资料和偏好，向用户提供有趣且有用的信息。当信息过滤系统以建议的形式提供信息时，它就被称为推荐系统。基于内容的过滤技术，也称为认知过滤，根据项目内容与用户个人资料之间的相关性来推荐项目。每个项目的内容被表示为一组描述符或术语，通常是文档中出现的单词。用户个人