[论文解读] Exploiting Synergy Between Ontologies and Recommender Systems

Stuart E. Middleton, Harith Alani+1 more|Open Research Online (The Open University)|Apr 8, 2002

Recommender Systems and Techniques参考文献 25被引用 128

一句话总结

本文提出了一种本体与推荐系统之间的协同整合，以解决推荐引擎中的冷启动问题以及本体开发中用户兴趣获取的挑战。通过利用从院系网络数据库自动提取的领域知识来生成推荐，并利用用户反馈来丰富本体，该系统提升了推荐准确性和本体完整性，实证评估显示在早期推荐质量方面有显著性能提升。

ABSTRACT

Recommender systems learn about user preferences over time, automatically finding things of similar interest. This reduces the burden of creating explicit queries. Recommender systems do, however, suffer from cold-start problems where no initial information is available early on upon which to base recommendations. Semantic knowledge structures, such as ontologies, can provide valuable domain knowledge and user information. However, acquiring such knowledge and keeping it up to date is not a trivial task and user interests are particularly difficult to acquire and maintain. This paper investigates the synergy between a web-based research paper recommender system and an ontology containing information automatically extracted from departmental databases available on the web. The ontology is used to address the recommender systems cold-start problem. The recommender system addresses the ontology's interest-acquisition problem. An empirical evaluation of this approach is conducted and the performance of the integrated systems measured.

研究动机与目标

• 解决推荐系统中初始阶段无用户历史数据的冷启动问题。
• 克服在语义本体中获取和维护用户兴趣的困难。
• 探索本体与推荐系统之间的相互益处，使彼此弥补对方的局限性。
• 在真实世界的基于网络的研究论文推荐场景中，实证评估集成系统的性能。

提出的方法

• 系统使用从院系网络数据库中自动提取的数据构建的本体来表示领域知识和用户兴趣。
• 基于内容的推荐系统利用本体生成用户交互数据积累前的初始推荐。
• 推荐系统中的用户交互日志被用于精炼和扩展本体，从而提升其准确性和覆盖范围。
• 推荐系统与本体之间的反馈回路实现了用户偏好的持续学习与自适应。
• 使用计算机科学系网络平台的真实世界数据集对集成方法进行评估。
• 该方法结合语义推理与协同过滤原则，以增强推荐的相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否从机构网络数据中提取的本体在冷启动场景下有效支持初始推荐？
• RQ2 本体与基于内容的推荐系统集成后，如何提升其性能？
• RQ3 能否利用推荐系统中的用户交互数据长期地丰富和维护本体？
• RQ4 与孤立系统相比，这种协同效应在推荐准确性和本体质量方面产生了何种影响？
• RQ5 两个系统之间的反馈回路在多大程度上减少了对显式用户输入的依赖？

主要发现

• 基于本体的推荐系统在冷启动阶段显著优于基线的基于内容的推荐系统，证明了早期推荐质量的提升。
• 推荐系统中的用户反馈实现了本体的增量式丰富，使其覆盖范围和相关性随时间逐步提升。
• 集成系统降低了对显式用户档案的依赖，解决了本体构建和推荐系统中的一个关键局限。
• 实证评估显示推荐准确率有可测量的提升，尤其是在初始部署阶段。
• 两个系统之间的协同效应带来了一个更稳健且自我改进的推荐流水线，同时减少了人工干预。