基于知識(shí)網(wǎng)格的電子商務(wù)智能推薦理論方法研究.pdf

1、現(xiàn)有電子商務(wù)推薦系統(tǒng)不能滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)條件下大規(guī)模電子商務(wù)推薦的需求，知識(shí)網(wǎng)格技術(shù)、語(yǔ)義本體論和電子商務(wù)推薦技術(shù)的結(jié)合，可以滿(mǎn)足網(wǎng)格條件下商品知識(shí)、用戶(hù)需求知識(shí)和推薦知識(shí)的有效獲取、聚合和智能推薦協(xié)同工作的要求。通過(guò)對(duì)基于知識(shí)網(wǎng)格的電子商務(wù)智能推薦的理論與方法進(jìn)行研究，為大規(guī)模、高質(zhì)量和強(qiáng)實(shí)時(shí)性要求的分布式電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)的研發(fā)提供理論方法基礎(chǔ)。 本文將基于知識(shí)網(wǎng)格的電子商務(wù)智能推薦理論方法研究分為三級(jí)結(jié)構(gòu)：基于知識(shí)的電子商務(wù)智能

2、推薦系統(tǒng)、電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格、以及電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格服務(wù)社區(qū)，分別研究了基于知識(shí)的電子商務(wù)智能推薦原理方法；研究設(shè)計(jì)了電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格模型，研究設(shè)計(jì)了電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格服務(wù)社區(qū)的結(jié)構(gòu)、生成和組織機(jī)制以及自組織優(yōu)化算法。論文主要研究?jī)?nèi)容如下： 相關(guān)理論分析與評(píng)述。主要闡述了語(yǔ)義Web的基本理論，網(wǎng)格技術(shù)的最新發(fā)展，國(guó)內(nèi)外主要流派關(guān)于語(yǔ)義網(wǎng)格和知識(shí)網(wǎng)格的基本思想、理論、技術(shù)和方法。分析了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的概

3、念，基于內(nèi)容過(guò)濾和基于協(xié)同過(guò)濾的推薦技術(shù)，以及推薦系統(tǒng)中涉及的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。 基于知識(shí)的電子商務(wù)智能推薦(KBIECR)原理方法研究。研究設(shè)計(jì)了KBIECR系統(tǒng)的邏輯框架及其工作原理；結(jié)合電子商務(wù)推薦領(lǐng)域本體RecommendOnto的構(gòu)建，研究了推薦系統(tǒng)中用戶(hù)知識(shí)、商品知識(shí)、規(guī)則知識(shí)和案例知識(shí)統(tǒng)一表示的方法；在討論KBIECR知識(shí)獲取一般原理方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討了商品知識(shí)和用戶(hù)知識(shí)的獲取方法；研究了KBIECR本體推理、規(guī)則

4、推理和案例推理三種推理機(jī)制，設(shè)計(jì)了用戶(hù)需求語(yǔ)義相似度算法，探討了推薦結(jié)果基于語(yǔ)義相似度和商品特征熵的產(chǎn)生方法；最后采用ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)中推薦策略的自適應(yīng)性。 電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格(IECRKG)模型研究。研究設(shè)計(jì)了電子商務(wù)智能推薦知識(shí)網(wǎng)格的層次模型和基于服務(wù)的架構(gòu)，探討了IECRKG資源空間模型和資源統(tǒng)一表示的方法，設(shè)計(jì)了IECRKG資源操作語(yǔ)言，對(duì)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義交互環(huán)境的關(guān)鍵技術(shù)，特別是基于語(yǔ)義的服務(wù)匹配和基于知識(shí)的工