基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們獲取信息的方式也逐漸從傳統(tǒng)的書(shū)籍雜志向互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎轉(zhuǎn)變。在這個(gè)大量信息涌入的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們面臨著信息超載的問(wèn)題。如何從海量的信息中獲取自己所需的精準(zhǔn)信息成為了迫切需要解決的問(wèn)題。當(dāng)前，推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為了廣大網(wǎng)民解決信息超載問(wèn)題的主要方式之一，但是傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)都是基于數(shù)據(jù)的，只能根據(jù)用戶過(guò)去的記錄進(jìn)行推薦，無(wú)法根據(jù)用戶當(dāng)前的需求做出有效推薦，這就導(dǎo)致了推薦系統(tǒng)推薦效果的限制。而基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)，能夠從根源上解決推薦系統(tǒng)的限制，從而為用戶提供更加有效的推薦服務(wù)。二、研究目標(biāo)及內(nèi)容本研究旨在利用語(yǔ)義Web技術(shù)，構(gòu)建一種基于個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)的推薦服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶信息的精準(zhǔn)推薦。具體內(nèi)容如下：1.對(duì)語(yǔ)義Web的相關(guān)概念進(jìn)行系統(tǒng)的梳理和理解，包括本體系統(tǒng)、SPARQL查詢、本體推理等等。2.研究個(gè)性化推薦的算法和技術(shù)，挖掘用戶隱性需求，并構(gòu)建個(gè)性化推薦模型。3.利用語(yǔ)義Web技術(shù)，將推薦模型與本體系統(tǒng)、SPARQL查詢、本體推理等相結(jié)合，搭建一個(gè)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。4.進(jìn)行測(cè)試和實(shí)驗(yàn)分析，評(píng)估基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)推薦效果的提升情況。三、研究方法本研究將在以下幾個(gè)方面應(yīng)用研究方法：1.文獻(xiàn)調(diào)研法：通過(guò)對(duì)相關(guān)的學(xué)術(shù)論文、研究成果及相關(guān)著名企業(yè)的案例分析，掌握國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。2.實(shí)驗(yàn)法：搭建推薦系統(tǒng)，并運(yùn)用實(shí)驗(yàn)分析方法和統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。3.模型構(gòu)建法：采用統(tǒng)計(jì)分析方法，挖掘用戶隱性需求并構(gòu)建個(gè)性化推薦模型。4.案例分析法：基于實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合現(xiàn)存的推薦系統(tǒng)，進(jìn)行推薦效果的案例分析，從而得出推薦效果的提升情況。四、預(yù)期成果1.建立一個(gè)基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了本體系統(tǒng)、SPARQL查詢、本體推理等技術(shù)，對(duì)用戶的信息需求進(jìn)行深度挖掘，從而達(dá)到更加精準(zhǔn)的推薦效果。2.論文發(fā)表，預(yù)計(jì)在國(guó)內(nèi)外權(quán)威期刊或會(huì)議上發(fā)表1-2篇論文。3.理論成果應(yīng)用于現(xiàn)有商業(yè)推薦系統(tǒng)，對(duì)商業(yè)推薦系統(tǒng)的推薦效果進(jìn)行提升和拓展。五、研究難點(diǎn)及解決方案1.如何將語(yǔ)義Web技術(shù)與個(gè)性化推薦算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦效果。解決方案：通過(guò)構(gòu)建語(yǔ)義本體，挖掘用戶隱性需求，并利用本體推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦效果。2.如何解決數(shù)據(jù)稀疏性和數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)等問(wèn)題。解決方案：利用協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容的推薦等算法對(duì)用戶行為進(jìn)行挖掘，并采用特征工程等技術(shù)對(duì)用戶畫(huà)像進(jìn)行精準(zhǔn)刻畫(huà)。六、研究時(shí)間安排項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)間：2022年6月項(xiàng)目計(jì)劃時(shí)間：2年預(yù)期完成時(shí)間：2024年6月七、參考文獻(xiàn)[1]陳鴻宇,張鵬飛,杜藝馨,等.基于語(yǔ)義Web技術(shù)的推薦系統(tǒng)研究[J].信息技術(shù),2020(04):25-28.[2]張恩民,汪思慶,王平.個(gè)性化推薦技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2020,47(02):1-9.[3]蘇勇,何樂(lè)敏,趙崇玥.基于本體的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下個(gè)性化推薦方法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2020(03):194-198.[4]李文光,黎熙亭,周兆君.基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化推薦方法研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2020,46(05):231