Vi utforskar ett nytt ontologiskt förhållningssätt till användarprofilering inom rekommenderade system och arbetar med problemet med att rekommendera akademiska forskningsrapporter online. Våra två experimentella system, Quickstep och Foxtrot, skapar användarprofiler från diskret övervakat beteende och relevansfeedback, som representerar profilerna i form av ett forskningsdokument ämne ontologi. En ny profil visualisering tillvägagångssätt vidtas för att få profil feedback. Forskningsrapporter klassificeras med hjälp av ontologiska klasser och samverkande rekommendationsalgoritmer som används för att rekommendera dokument som ses av liknande personer om deras aktuella ämnen av intresse. Två småskaliga experiment, med 24 ämnen över 3 månader, och ett storskaligt experiment, med 260 ämnen under ett läsår, genomförs för att utvärdera olika aspekter av vår strategi. Ontologisk inference visas för att förbättra användarprofilering, extern ontologisk kunskap som används för att framgångsrikt bootstrap ett recommender system och profil visualisering används för att förbättra profilering noggrannhet. Den övergripande prestandan hos våra ontologiska rekommendationssystem presenteras också positivt jämfört med andra system i litteraturen.
I REF används en ontologi som innehåller forskningsämnen för att skapa användarprofiler för ett recommender-system för forskningsrapporter online.
Ontological user profiling in recommender systems
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}