Vi föreslår en ny hybrid rekommendation modell där användarens preferenser och objektfunktioner beskrivs i termer av semantiska begrepp definierade i domän ontologier. Utnyttjandet av metainformation som beskriver de rekommenderade objekten och användarprofilerna på ett allmänt, portabelt sätt, tillsammans med förmågan att dra slutsatser av de relationer som definieras i ontologierna, är de viktigaste aspekterna i det framlagda förslaget. Genom att dra nytta av den förbättrade semantik representationen jämförs användarprofiler med en finare kornstorlek än de är i vanliga recommender system. Mer specifikt samlas konceptet, objektet och användarutrymmen på ett samordnat sätt, och de resulterande kluster används för att hitta likheter mellan individer på flera semantiska lager. Sådana lager motsvarar implicita intressegrupper (CoI) och möjliggör samarbetsrekommendationer om ökad precision. Vår strategi är testad i två uppsättningar experiment: en inklusive profiler manuellt definierade av verkliga användare och en annan med automatiskt genererade profiler baserade på data från IMDb och MovieLens dataset.
Ett hybridrekommenderingssystem föreslås i REF där användarpreferenser och objektfunktioner beskrivs med semantiska begrepp för att erhålla användarkluster som motsvarar implicita intressegemenskaper.
A Multilayer Ontology-based Hybrid Recommendation Model
{'venue': 'HICSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}