Semaware: an ontology-based web recommendation system
Notice bibliographique
Résumé
Web Recommendation Systems (WRS's) are used to recommend items and future page views to world wide web users. Web usage mining lays the platform for WRS's, as results of mining user browsing patterns are used for recommendation and prediction. Existing WRS's are still limited by several problems, some of which are the problem of recommending items to a new user whose browsing history is not available (Cold Start), sparse data structures (Sparsity), and no diversity in the set of recommended items (Content Overspecialization). Existing WRS's also fail to make full use of the semantic information about items and the relations (e.g., is-a, has-a, part-of) among them. A domain ontology, advocated by the Semantic Web, provides a formal representation of domain knowledge with relations, concepts and axioms. This thesis proposes SemAware system, which integrates domain ontology into web usage mining and web recommendation, and increases the effectiveness and efficiency of the system by solving problems of cold start, sparsity, content overspecialization and complexity-accuracy tradeoffs. SemAware technique includes enriching the web log with semantic information through a proposed semantic distance measure based on Jaccard coefficient. A matrix of semantic distances is then used in Semantics-aware Sequential Pattern Mining (SPM) of the web log, and is also integrated with the transition probability matrix of Markov models built from the web log. In the recommendation phase, the proposed SPM and Markov models are used to add interpretability. The proposed recommendation engine uses vector-space model to build an item-concept correlation matrix in combination with user-provided tags to generate top-n recommendation. Experimental studies show that SemAware outperforms popular recommendation algorithms, and that its proposed components are effective and efficient for solving the contradicting predictions problem, the scalability and sparsity of SPM and top-n recommendations, and content overspecialization problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».