《基於多關係數據挖掘的跨媒體推薦關鍵技術研究》是依託北方工業大學，由宋威擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於多關係數據挖掘的跨媒體推薦關鍵技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：宋威
- 依託單位：北方工業大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
網際網路各種媒體資源的迅猛增長與用戶快速而有效地從中獲取有用信息之間的矛盾日益突出。基於多關係數據挖掘方法，研究語義相近、形式不同的跨媒體資源推薦技術，以發揮各種媒體資源優勢互補的特性，降低個體認知負荷，成為緩解上述矛盾的重要途徑之一。為此，本項目以異質跨媒體數據為對象，以多關係序列模式挖掘為手段，開展跨媒體推薦的關鍵技術研究。首先構造適用於高效跨媒體挖掘的新型索引結構，然後探索跨媒體背景下的多關係序列模式挖掘算法，最後建立多關係序列模式的評價與排序策略。該項目的研究在促進多關係數據挖掘發展的同時，還為不同媒體形式的推薦資源之間建立起了聯繫，從而發揮了不同媒體資源的優勢，降低了用戶從推薦資源中獲取信息的認知負荷，具有重要的理論意義和實際套用價值。
結題摘要
作為解決信息超載問題的重要手段，推薦系統已成為當前多領域交叉的熱點研究內容。由於考慮了用戶的訪問順序，基於序列模式研究推薦方法，進而解決面向關係型數據的精準推薦問題，具有重要的理論意義與套用價值。在本項目的資助下，課題組圍繞著面向推薦系統的數據挖掘算法和新型推薦方法進行了全面深入的探索和研究，取得了多項成果，包括：提出了關係數據的高效用項集挖掘系列算法，為提高推薦系統的個性化程度奠定了數據挖掘方法基礎；提出了關係數據的序列模式挖掘算法，為推薦系統中融入用戶的時序行為奠定了數據挖掘方法基礎；改進了協同過濾等經典推薦方法，提出了基於序列模式的推薦方法，在推薦精度和對不同數據的適用性方面取得了進展。本項目已完成研究計畫，達到預期目標。本項目提出的數據挖掘算法還套用於鋁電解生產智慧型控制領域，提高了鋁電解生產的智慧型化決策水平。本項目獲國家科技進步二等獎1項，省部級科技進步一等獎2項；發表（錄用）論文24篇，其中SCI檢索2篇、EI檢索6篇、ISTP檢索1篇、核心期刊論文12篇；獲得軟體著作權2項；培養了碩士生6名，其中4名已取得碩士學位。
