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Recommendation of Mobile Services Employing Semantics and Community Generated Data

机译:建议使用语义和社区生成的数据的移动服务

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摘要

The number of online services is growing dramatically. Nowadays they can be semantic or Web 2.0 based, for fixed or mobile device consumption, end-user or provider created, oriented on specific user groups, social networks, etc. Therefore, selection and recommendation of services for the end users on the basis of the service and user data becomes a challenge, and conventional keyword-based information retrieval are no longer sufficient. Here we present an approach for effective selection and recommendation of heterogeneous online services, combining natural language based information retrieval techniques and analysis of semantic annotation, community-generated Web 2.0 type content and location awareness data.
机译:在线服务的数量正在急剧增长。如今,它们可以基于语义或Web 2.0,用于固定或移动设备的使用,最终用户或提供者的创建,面向特定用户组,社交网络等。因此,基于以下内容为最终用户选择和推荐服务:服务和用户数据成为一个挑战,而传统的基于关键字的信息检索已不再足够。在这里,我们提出了一种有效选择和推荐异构在线服务的方法,该方法结合了基于自然语言的信息检索技术以及对语义注释,社区生成的Web 2.0类型内容和位置感知数据的分析。

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