领域知识驱动的个性化协同商务推荐系统研究与实现

该篇论文研究的焦点是"基于领域知识的个性化协同商务推荐系统"，它深入探讨了在电子商务环境中如何利用领域知识提升推荐的精准性和用户满意度。首先，知识表示部分是研究的核心，论文涉及自然语言本体表示的多个方面，如知识本体描述，通过模糊关系设计来表达不确定性，概念关联抽象有助于简化复杂性，而公理修正则确保知识的一致性和准确性。这些表示方法旨在将非结构化的文本知识转化为便于计算机处理的结构形式。 知识获取是另一个关键环节，论文提出两种方法：多层次领域知识获取，通过逐步深入不同层级获取更丰富的专业知识；以及基于数据挖掘的智能知识获取，通过分析用户行为和商品信息，自动抽取有价值的知识。这两种方法旨在确保推荐系统的知识库具有时效性和实用性。 系统实现方面，采用了Java 2平台企业版（J2EE）技术构建了一个包含客户端、服务器端和存储系统的协同商务推荐系统架构。这种架构设计强调了系统的分布式处理能力和响应速度，使得系统能在多用户环境下高效运行。 论文通过实际的测试网站来验证系统的有效性。测试结果可能包括推荐准确率、用户满意度、推荐效率等指标，以证明基于领域知识的个性化推荐策略能够提高用户购物体验，提升转化率，并且能够根据用户需求动态调整推荐内容。 这篇论文不仅关注理论模型的设计，还注重实践应用，展示了将领域知识与推荐系统相结合的可能性，对于电商行业中的个性化推荐算法优化具有重要的参考价值。