随着互联网与信息技术的飞速发展,电子商务系统规模的扩大造成信息过载问题日趋严重,个性化推荐系统成为解决这一问题的关键技术。在过去的研究中,基于单一领域的协同过滤技术成为当今推荐系统中应用最为广泛的技术,但该技术存在着两个亟待解决的问题,也就是数据稀疏问题与冷启动问题。为了解决这两大问题,跨领域推荐技术成为目前推荐领域的一大热门话题。该技术利用用户在其他领域中的相关行为信息,对用户在目标领域的偏好进行预测,提高推荐的多样性,同时弥补了数据缺失造成的推荐效果较差的问题。然而现有的算法仍存在着较多的问题,如只能完成跨单一领域的推荐、推荐结果无法满足用户个性化需求、推荐算法复杂度较高,存在性能问题等。基于以上问题,本文利用自然语言处理领域的语义分析知识,结合聚类方法与推荐领域中应用最为广泛的协同过滤技术提出一种基于多领域语义融合的推荐系统,主要研究工作与取得的成果如下:(1)提出一种基于语义分析的相似度度量模型。该模型旨在利用语义分析方法,计算两个领域标签的相似度矩阵,通过项目标签的跨领域迁移计算两个领域中各项目之间的相似度。该方法利用项目标签语义相似度得到两个领域间项目的相似度。较现有跨领域项目相似度计算模型,本文提出的相似度度量方法可解释性更高,适用领域范围更广。实验表明本方法可以得到准确度更高的项目相似度结果。(2)提出基于多领域聚类的协同过滤模型。考虑到基于相似度度量模型的推荐方法计算性能较差且难以满足用户的个性化需求,基于多领域聚类的协同过滤模型利用项目聚类的方法查询项目最近邻,提高运算性能,结合协同过滤算法的优势,加入对长尾分布的处理,对用户相似度算法加以改进,满足用户的个性化需求,同时,考虑到领域相关度,加入权重处理算法,更有效的对多个领域数据进行融合。本方法与传统的跨领域推荐算法相比有着更好的推荐效果,同时节约时间开销、空间开销。(3)设计实现基于多领域语义融合的推荐系统。利用传统的单一领域推荐算法与基于多领域语义融合的推荐算法相结合,为涉及多领域数据的平台提供一个完整的推荐系统,该系统能够统计用户收藏、用户评分等个人行为数据,也可以根据用户数据得到两种算法的推荐结果。该系统可以充分满足用户的个性化需求,不仅可以得到传统推荐算法更为成熟准确的推荐结果,同时可以利用多领域数据进行跨领域推荐,缓解传统推荐算法中的冷启动问题与数据稀疏问题。