A content-collaborative recommender that exploits WordNet-based user profiles fo

资 源 简 介

A content-collaborative recommender that exploits WordNet-based user profiles fo

详 情 说 明

这篇文章探讨了一种结合内容与协作过滤的推荐系统，该系统利用基于WordNet的用户画像来提升推荐质量。

核心思路在于通过WordNet这一语义网络工具，对用户行为数据进行更深层次的语义分析。传统的用户画像可能仅基于关键词频率或简单标签，而引入WordNet可以捕捉词语之间的语义关系（如同义词、上下位词），从而构建更丰富的用户兴趣表示。

系统的工作流程大致分为三个阶段：首先从用户历史行为（如浏览、评分记录）中提取关键词；然后利用WordNet扩展这些关键词的语义关联，形成立体化的用户画像；最后结合协作过滤算法，找到具有相似语义兴趣的用户群体，生成推荐结果。

这种方法的关键优势在于能够解决传统推荐系统中的语义鸿沟问题——即用户使用的词汇与系统标注的词汇不一致的情况。例如，用户喜欢"手机"而系统标注为"智能手机"，通过WordNet的语义关联可以识别这种关系。

这种混合推荐策略特别适用于知识密集型场景，如学术论文推荐、专业内容平台等，其中精确的语义理解对推荐质量至关重要。