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1、计算机应用与软件ComputerApplicationsandSofKvane基于贝叶斯网的智能节目推荐方法章志凌I吴刚I肖君2夏雨仁，1（上海交通大学软件学院上海200240）2（上海远程教育集团上海200086）摘要如何面向海量信息资源为用户提供猶能化.个性化的资源推荐•是一个很具应用价值的课题。以数字电视的节目推荐为背景,给出了--种基于贝叶斯网络和用户爱好的节H推荐方法。实验结果表明，对于给定的用户（组）爱好信息，该方法能准确地推荐出符合用户兴趣爱好的数字化节目资源。关键词贝叶斯网资源推荐兴趣INTE
2、LLKENTPROGRAMSELECTDNBASEDONBAYESKNNETWORKZhangZhiling1WuGang1XiaoJun'XiaYurcn11(SchoolofSo伽a疋,Shan^haiJiaoton^Uni^erisity9Shan^hai200240,China)2(ShanghaiLong^listanceEduailionGup,Shanghai20()086,China)AbstractBayesiannetAoiksaresuitablemodelsK)dealwiththe
3、infomiatbnretrievalprobIansbecausetheyareappio
4、)riatetoolstoman2agetheintrinsicuncemintywhichpeivadesthisareaHow&)useBayesianNeWorkIdintelligentlyrecommendTVplognmsforusersbasedontficirinterestsisdiscussedKeywordsBayesiannetvorkIntelligentsclcctbnInterest是当
5、前町选择的节目信息，然后构建相关的贝叶斯推理网并得个人爱好库节目信息库Corpus库节目推荐结果•0引言随着卫星电视和冇线电视的普及，电视频道日益增加。如何从众多的电视节目中选出每个人喜欢的节目，如何在特定的时间地点为每个人提供个性化的服务，是一个有非常实际意义的问题。同时数字电视节冃比起传统的模拟电视包含了更丰富的信息，除了传统的视频音频外，也含有相应的文木信息，这为使用传统的文木检索技术來智能的处理节冃信息提供了可能。在传统文木检索领域，所采用的信息检索技术一般都基丁•布尔检索或向量空间模型检索,它们对用
6、户的查询项进行精确匹配，因此只能反映用户所耍检索内容的菜一方血，无法保证语义概念匕的匹配;而基丁•概率模型的信息检索方法能在一定程度上解决检索结果岐义和检索结果少的问题。其中贝叶斯网络能很好的表示术语间的条件概率和概念语义，从而为更准确地搜索信息提供了保证。木文提出的基于贝叶斯网络模型的智能节目推荐方法，将对海量的节目文木信息进行筛选，并通过己知用户爱好信息为一个或一群用户推荐最能满足英个性化需求的电视节目。出节目的推荐结果。整个系统构架简单如图1所示。图1节H推荐系统的系统构架其中个人爱好库存储用户爱好，节
7、H信息库存储节H信息。Coipus库用于存储词汇空间中词和词之间的共现信息，用来为贝叶斯网的构建和概率计算提供数据支持。对于某一个（或一组）特定的用户，可以从上述的三个信息库中提取信息来构建相应的贝叶斯网，然后通过贝叶斯网的推理来从当前可获得的节目资源中推荐出最符合该綁）用户兴趣的节目。1.1个人爱好和节目信息的表达个人爱好存储于个人爱好库中。采用向量空间模型（V3V1丿來表示用户的爱好，对于某特定用户A,首先选取一些可以表征该用户爱好的术语（乙】，Tff2,.然后把用户爱好用/“川,表示出來，其中W”表示了
8、用户对术语THi的爱好程度。对于如何学习用户爱好及如何选取合适的术语集1系统架构描述系统主要分析两方而的信息来源厂•是个人的爱好信息,一收稿日期:2005-10-24o本文受到国家863软件重大专项"Linux多媒体网络教学资源管理和应用平台软件研究”项冃资助（863•2004AAlZ2330）o志凌,硕士牛，主研领域:计算机推理，智能系统。1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved・http://www.c
9、nki.net米农征这些愛好，将另外撰文讨论，这里不冉描述。节目信息存储于节目信息库屮。该库存储维护当前的可获取节目集(P,P“,pn),其屮每个节H匕包含和该节目相关的文本信息摘要。12Corpus库Coipus库存储了词语的上下文相关词信息•为词语的相他度计算提供数据支持。文献门矜出了Cbipus库的构建和训绡方法。对于给出的某个词语心可以从Corpus库屮扌呼该词M上上文相关向量dt=weQ
