Rekommenderar system lär sig om användarens preferenser över tid, automatiskt hitta saker av liknande intresse. Detta minskar bördan av att skapa uttryckliga frågor. Rekommendationssystem lider dock av problem med kallstart där ingen inledande information finns tillgänglig i ett tidigt skede om vilka rekommendationer som ska ligga till grund. Semantiska kunskapsstrukturer, såsom ontologier, kan ge värdefull domänkunskap och användarinformation. Att skaffa sig sådan kunskap och hålla den uppdaterad är dock inte en trivial uppgift, och användarnas intressen är särskilt svåra att förvärva och underhålla. I detta dokument undersöks synergin mellan ett webbaserat forskningsdokuments rekommendationssystem och en ontologi som innehåller information som automatiskt extraheras från institutionsdatabaser som finns på webben. Ontologin används för att ta itu med recommender-systemets problem med kallstart. Det rekommenderade systemet tar upp ontologins intresse-förvärvsproblem. En empirisk utvärdering av detta tillvägagångssätt genomförs och de integrerade systemens prestanda mäts.
Synergieffekterna mellan rekommendationssystem och semantiska kunskapsstrukturer som ontologier har först studerats av Middleton et al. Hoppa över det.
Exploiting Synergy Between Ontologies and Recommender Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}