基于本体上下文感知“科技论文在线”用户行为推理的研究

《基于本体上下文感知“科技论文在线”用户行为推理的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：企堑亟日期：上划学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学

2、位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名)：鳓蠡导师(签名)：丝日期：丝廛』：=；f武汉理工大学硕士学位论文摘要随着互联网的快速发展，网络资源越来越丰富，用户访问行为随处可见，而这些访问行为是用户意图、动机在行动上的实际表现。以“中国科技论文在线”(以下简称“在线”)平台为例，该平台包含了15万篇以上的首发与优秀论文、众多的优秀

3、学者及其它的综合服务，用户在信息海洋中寻找自己感兴趣的资源总归是一件耗时、繁琐、低效的工作，如何解决此问题，是目前用户行为研究的热点。本文以节约用户精力，提供智能化服务，优化网站架构为宗旨，展开对用户行为的研究，所做工作如下：(1)全面分析用户行为。分析用户行为与心理，用户行为的特征及分类，着重研究了“在线”用户行为的特点，提取用户行为的方式，并探讨了如何对提取的用户行为进行预处理，利用聚合算法对用户行为进行过滤处理。(2)提出了基于HBase的本体存储模式。对用户行为模型的分析对比发现，只有少数学者利用本体模型分析用户行为

4、，多数使用向量空间模型，在综合分析现有用户行为研究成果的基础上，提出对“在线”用户行为建立本体模型。分析了本体的两种存储模式：基于文件的存储模式和基于关系数据库的存储模式，这两种模式都存在各自的缺点，结合“在线”用户行为的特点与大数据处理的方法，提出了基于HBase的本体存储模式，并对其可行性进行了验证。(3)建立了用户行为本体模型。本文详细介绍了用户行为建模方法，对“在线"用户行为分析主要包含动态用户行为、历史用户行为和用户兴趣三部分内容，分析过程包括：识别用户、获取用户行为上下文信息(即动态用户行为)、用户行为信息的预处

5、理；获取用户兴趣信息，描述用户兴趣的方法；分析了用户行为聚合的必要性，设计了用户上下文信息的聚合算法；针对“在线”用户行为特点，研究了用户行为上下文本体模型、检测了该本体的正确性与一致性。最后，对本体的存储模式进行了探索，设计并实现了基于HBase的本体混合存储模式，同时进行了相关测试。(4)设计了用户行为分析引擎。提出了“用户行为分析引擎”的概念，定义其功能为：获取用户动态行为、历史行为和用户兴趣，并加以综合、分析，推理出用户行为特点。本文采用JavaScript与Ajax的方式获取用户行为并异步上武汉理工大学硕士学位论文

6、传用户动态行为(包含上下文信息)，然后对动态行为进行预处理、使用聚合算法进行融合，将所得结果与用户的历史行为、用户兴趣相结合，引入本体推理规则进行推理分析，从而发现用户个性化的兴趣。本文的创新工作包括以下几点：1、构建基于本体的上下文感知用户行为模型，设计并实现了基于HBase的本体存储模式。2、提出了“用户行为分析引擎”的概念，设计其组成结构并实现了用户行为分析引擎原型系统，结合基于规则推理技术和上下文感知推理技术，完成了对用户行为的实时、动态监测。本文的研究工作得到教育部项目“基于上下文感知的‘中国科技论文在线’用户行为

7、研究”(项目编号：20121140004)的资助。关键字：用户行为；本体；上下文感知；本体推理；HBaseII武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentoftheIntemet,networkresourcesaregettingricheranduseraccessbehaviorswhicharetheactualperformancesforintentionsandmotivesofusersexistseverywhere．Suchas”SciencepaperOnlin

8、e”(”online”forshort)，theplatformcontainsmorethan150，000newestandexcellentpapers，alargenumberofoutstandingscholarsandotherintegratedservices，SOiti