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文档简介

基于大众分类的本体构建与用户偏好挖掘的开题报告一、研究背景随着互联网技术的快速发展，各种类型的信息数据不断涌现，信息量爆炸式增长。其中，语音、图像、文本等数据类型不仅给人们提供了更为丰富、多样化的信息获取手段，而且为人们提供了更多的决策参考。本体作为一个知识表示及应用的形式，可以帮助人们更好理解、组织、共享、利用语义化的信息。本体的构建可以应用于大众分类，即基于大量用户的数据来自动构建本体。本体表示的是一种语义化的知识结构，能够将事物分解为更小的部分并且将它们之间的关系展示出来。大众分类中，用户对事物的分类和评价是有规律和趋势的，利用这些统计规律，可以更好地构建本体知识库，从而更精准地帮助用户获取信息。此外，本体构建还能够较好地挖掘用户的偏好，从而为用户提供个性化的服务内容，增强用户黏性和满意度，推动相关业务的发展。二、研究目的本文的研究目的主要包括两个方面：1.基于大众分类的本体构建本文通过收集和分析大量用户对一些事物的分类和评价数据，提炼出其中的规律和趋势，选择适当的算法将其自动化地转化为本体知识库的表示形式，提高异构数据的互操作性。2.用户偏好挖掘通过对用户过往的行为数据进行挖掘和分析，以及从用户评论、浏览历史、搜索记录、点击行为等多方面入手，结合构建出的本体知识库，为用户提供个性化的服务，更好地满足用户的需求。同时，研究不同用户的差异性并提出相应的需求分析和服务策略，从而提高用户的黏性和满意度，促进更多的用户使用。三、研究内容与方法本文主要研究两个方面：基于大众分类的本体构建和用户偏好挖掘。1.基于大众分类的本体构建本体构建是本文的核心研究内容。利用机器学习的方法，本文将采集到的大量用户分类和评价数据转化为本体知识库的表示形式。具体方法包括：（1）数据采集：收集大量的用户对事物的分类和评价数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、统一格式、去重等操作。（3）本体建模：将处理后的数据输入到本体建模算法中，自动生成本体知识库的表示形式。2.用户偏好挖掘用户偏好挖掘是本文的另一个重点研究内容。本文将结合构建的本体知识库和用户行为数据，挖掘出用户的行为模式和偏好特点。具体方法包括：（1）用户行为数据采集：收集用户的评论、浏览历史、搜索记录、点击行为等多方面数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、统一格式、去重等操作。（3）用户偏好分析：根据构建的本体知识库，对用户行为数据进行分析和挖掘，提取出用户的偏好和行为模式特点。（4）个性化推荐：将用户的偏好特点和行为模式应用于个性化推荐当中，对用户进行个性化推荐，提高用户的满意度和黏性。四、研究意义本文的研究旨在探索一种将大众分类和本体构建相结合的新方法，从而实现对用户偏好的挖掘，提高服务的个性化，增强用户黏性和满意度。同时，本文的研究结果还可应用于许多领域，如推荐系统、搜索引擎

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