雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于實(shí)體鏈接的信息推薦研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)上的信息正以指數(shù)級(jí)速率增長(zhǎng)，面對(duì)網(wǎng)上的海量信息，人們?cè)絹?lái)越難以快速地為自己有限的需求找到有用的信息，擺脫垃圾信息的困擾。雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)主張?jiān)诨ヂ?lián)網(wǎng)主結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加基于“輻射-復(fù)制”模型的播存次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，以物理變革和二元結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新思路對(duì)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主結(jié)構(gòu)實(shí)施“深度去冗”，并在用戶(hù)終端提供鮮明的個(gè)性化服務(wù)，以幫助用戶(hù)快速選取有用信息。然而傳統(tǒng)推薦算法對(duì)用戶(hù)交互行為的依賴(lài)過(guò)重，推薦精度取決于用戶(hù)評(píng)分、物品特征等因素，受

2、冷啟動(dòng)問(wèn)題影響較大?；诒倔w的語(yǔ)義推薦算法受冷啟動(dòng)問(wèn)題影響小，但推薦實(shí)時(shí)性差。而雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中每天產(chǎn)生的新信息數(shù)以萬(wàn)計(jì)，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高。如何在最大程度上降低對(duì)用戶(hù)交互行為的依賴(lài)和冷啟動(dòng)問(wèn)題的影響，并快速地產(chǎn)生準(zhǔn)確的推薦信息是雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的推薦機(jī)制面臨的一個(gè)難題。
　　針對(duì)傳統(tǒng)推薦算法過(guò)于依賴(lài)用戶(hù)交互行為，以及推薦實(shí)時(shí)性難以滿(mǎn)足雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特定需求的難題，本文利用命名實(shí)體(Named Entity，NE)表示信息的語(yǔ)義內(nèi)涵，設(shè)計(jì)了一種

3、動(dòng)態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)實(shí)體庫(kù)DSAEL（Dynamic Semantic Associative Entity Library）及其實(shí)體鏈接方法DSAEL-EL（Entity Linking Based on Dynamic Semantic Associative Entity Library）。并在DSAEL-EL算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)提出了一種結(jié)合實(shí)體語(yǔ)義和用戶(hù)興趣實(shí)體標(biāo)簽的混合信息推薦算法HRESIL(Hybrid Recom

4、mendation Algorithm Combining Entity Semantics and Entity Interest Labels)，以幫助用戶(hù)產(chǎn)生實(shí)時(shí)推薦信息。本文的主要研究工作如下:
　　1)針對(duì)傳統(tǒng)實(shí)體鏈接方法難以適用于雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于DSAEL的實(shí)體鏈接方法DSAEL-EL。首先利用維基百科和百度百科離線語(yǔ)料構(gòu)建DSAEL基礎(chǔ)庫(kù)，接著識(shí)別信息中的實(shí)體、計(jì)算它們的語(yǔ)義權(quán)重，然后通過(guò)計(jì)算候選實(shí)體

5、的關(guān)聯(lián)實(shí)體集與信息的待消歧實(shí)體集的相似性確定目標(biāo)實(shí)體，最后利用目標(biāo)實(shí)體集合對(duì)DSAEL進(jìn)行更新。DSAEL-EL算法根據(jù)信息的實(shí)體語(yǔ)義相似性進(jìn)行消歧，能自適應(yīng)上下文的變化而產(chǎn)生更加合理的鏈接結(jié)果。
　　2)針對(duì)傳統(tǒng)推薦算法過(guò)于依賴(lài)用戶(hù)交互行為以及推薦實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種結(jié)合實(shí)體語(yǔ)義和用戶(hù)興趣實(shí)體標(biāo)簽的混合信息推薦算法HRESIL。在廣播源點(diǎn)利用DSAEL-EL算法得到信息的目標(biāo)實(shí)體集合并完成DSAEL母庫(kù)的更新，接著對(duì)目標(biāo)實(shí)

6、體集合進(jìn)行UCL(Uniform Centent Label)標(biāo)引并分發(fā)到邊緣服務(wù)器和用戶(hù)終端。邊緣服務(wù)器利用接收到的UCL對(duì)DSAEL子庫(kù)進(jìn)行更新，并與用戶(hù)終端交互以響應(yīng)用戶(hù)的個(gè)性化請(qǐng)求。相比于傳統(tǒng)推薦算法，該算法不依賴(lài)于用戶(hù)交互行為，并通過(guò)DSAEL的節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)生推薦信息列表，滿(mǎn)足雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特定需求。
　　3)在雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)原型系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于上述算法的雙結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)新聞信息推薦系統(tǒng)，并通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)對(duì)DSAEL-EL