Verktyg för att filtrera World Wide Web finns, men de hindras av svårigheten att fånga användarens preferenser i en sådan dynamisk miljö. Vi undersöker förvärv av användarprofiler genom diskret övervakning av beter beteende och tillämpning av övervakad maskininlärning teknik tillsammans med en ontologisk representation för att extrahera användarnas preferenser. En flerklassig metod för pappersklassificering används, vilket gör det möjligt att använda pappersämnet taxonomi under profilkonstruktionen. Quickstep rekommenderar systemet presenteras och två empiriska studier utvärderar det i en verklig arbetsmiljö, mäta effektiviteten av att använda ett hierarkiskt ämne ontologi jämfört med en förlängningsbar platt lista. .H\ZRUGV Ontology, recommender system, användarprofilering, maskininlärning,1752'8&7,21 Massan av innehåll som finns på World-Wide Web väcker viktiga frågor om dess effektiva användning. Med till stor del ostrukturerade sidor författade av ett stort antal människor på ett brett spektrum av ämnen, har enkel surfning gett vika för att filtrera som det praktiska sättet att hantera webbaserad information - och för de flesta av oss innebär det sökmotorer. Sökmotorer är mycket effektiva på att filtrera sidor som matchar explicita frågor. Tyvärr, de flesta människor finner artikulera vad de vill extremt svårt, särskilt om tvingas att använda ett begränsat ordförråd såsom nyckelord. Resultatet är stora listor över sökresultat som innehåller en handfull användbara sidor, vilket motverkar syftet med filtrering i första hand.
Middleton m.fl. REF undersökte förvärvet av användarprofiler med hjälp av beter beteende och presenterade en ontologisk representation för att extrahera användarnas preferenser.
Capturing knowledge of user preferences: ontologies in recommender systems
{'venue': "K-CAP '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}