文档介绍：燕山大学
硕士学位论文
Web个性化信息推荐系统的设计及关键技术研究
姓名:陶红霞
申请学位级别:硕士
专业:计算机软件与理论
指导教师:刘国华
20050401
摘要针对鲂曰畔⑼萍际趺媪俚闹饕L粽剑究翁舛訵低车纳杓萍肮丶际踅首先,改进了基于关联规则超图模式的高维数据聚类算法,提出了一个新的超边权值度量方法。该超边权值度量方法既能比较好的反映频繁数统结合了褂猛诰蚝蚖内容挖掘,并在挖掘处理模块设置了一个关联规则处理器,相应地使用聚类处理器采用改进的基于关联规则超图模式的高维数据聚类算法,这使得整个系统在增加关联规则处理器的情况下不影响处理速度,准确率却得到了提高。使用聚类与内容特征聚类相结合的推荐方法;否则采用基于关联规则与内容特征聚类相结合的推荐方法,它具有快速、准确的特点。最后,对提出的方案进行了实验,通过了对比性测试,以及对试验数据的统计证明了改进后算法的优越性。关键词诰颍桓鲂曰瘢恍畔⑼萍觯怀季劾啵还亓9嬖颍怀权值个性化服务技术因其能有效解决信息过载和信息迷失问题,帮助商家争取更多的顾客、赢得更大的经济效益,而成为了网络技术和智能信息处理中研究热点。目前,已有很多个性化服务技术被研究和使用,但在系统的准确率、覆盖率和效率等方面,它们尚不能满足人们的要求。了有益的探索和研究。据项的密切程度,也能较好的反映出该频繁数据项在整个事务中的支持率,克服了现有权值计算方法存在的不足。其次,提出了鲂曰畔⑼萍鱿低晨蚣埽⒏隽斯ぷ髟恚再次,根据用户是否有新颖信息的需求,给出了两种不同的推荐算法。当当前用户是访问站点较少的用户或有新颖信息需求的用户时,采用基于
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第滦髀研究背景随着难杆俜⒄购虸资源的指数级增长,个性化服务已经成为网络技术和智能信息处理中新的研究热点。挖掘提供了丰富的资源。但是对于杏行У淖试春椭J斗⑾滞杂行У氖莶挚夂褪萃诰蚨裕瑆曲似乎太过庞大了;但页面的复杂性高于任何传统的文本文档;面对的是一个广泛的形形色色的用户群体;其次,难杆俜⒄梗丝秃苣颜业阶约焊行巳せ蛐枰5男畔ⅲ速度增长,类型也越来越多。人们面对太多的信息无法选择和消化,淹没在繁杂的信息中,这种现象称为信息过载。闲畔⒆试捶植嫉墓惴引擎来检索系男畔ⅲ庠谝欢ǔ潭壬下懔擞没У男枨螅捎谄数搜索引擎缺少主动性,没有考虑用户的兴趣偏好和用户的不同,无法有效地解决信息过载和信息迷失的问题。首先,猈挖掘提供了丰富的资源。壳笆且桓鼍薮蟆⒎植脊惴骸⑷蛐缘男畔⒎裰行模了丰富和动态的超链接信息以及趁娴姆梦屎褪褂眯畔ⅲ馕猈有极大的挑战性,主要表现为以下几个方面:是一个动态性极强的信息源;上的信息只有很小的一部分是相关或有用的。导致了“信息过载”和“信息迷失”问题。特别是世纪年代以来,飞速发展,各种信息以指数级的性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,用户不知道如何更有效地发现自己所需的信息资源,这就是所谓的信息迷失。当前我们可以借助于搜索通用性,仍不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询要求,即大多
研究现状第三,纳碳以赗趋激烈的竞争中为了保持老顾客,赢得新顾来越激烈的竞争。对各种商业镜愣裕绾挝掠没Р⒎乐咕捎户的流失引起了越来越多研究者的关注。对该问题的研究推动了商业要针对所有用户共同兴趣的共性信息,而且更应该重视针对每个用户自身为了适应用户不断增长的信息需求,有效地解决信息过载和信息迷失究人员纷纷从人工智能中寻找突破口。在许多探索性研究中,鲂曰性化信息推荐系统将会产生巨大的经济效益。子商务系统的进一步发展,个性化信息推荐系统也面临一系列挑战。针对则的系统和信息过滤系统。信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和客,争取更大的经济效益。随着牟欢戏⒄梗髦只贗的商业镜忝媪僭站点从“以站点为中心”向“以用户为中心”发展,即商业镜悴坏兴趣的个性信息。因此商业镜愕姆⒄骨魇剖俏C扛鲇没峁└鲂曰服务。给人们带来的种种问题,以及帮助基于碳艺「嗟墓丝停信息推荐崭新的智能信息服务方式具有良好的发展和应用前景。目前,几乎所有大型的电子商务系统,如、、等,都不同程度的使用了各种形式的个性化信息推荐。在日趋激烈的竞争环境下,个性化信息推荐系统能有效保留用户,提高电子商务系统的销售。成功的个个性化信息推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电电子商务推荐系统面临的主要挑战,本文将对个性化信息推荐系统进行了有益的探索和研究。目前存在着许多个性化服务系统【”,它们提出了各种思路以实现个性化服务。个性化服务系统根据其所采用的推荐技术可以分为两种:基于规协作过滤系统。:魑R恢燕山大学工学硕士学位论文
队、薄们允许系统管理员根据用户的静态特征和动态属性来制定规则,一个规则本质上是一个锞洌嬖蚓龆嗽