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基于用户兴趣挖掘的个性化模型研究与设计.pdf

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基于用户兴趣挖掘的个性化模型研究与设计.pdf

文档介绍

文档介绍:胰硕士学位论文基于用户兴趣挖掘的个性化模型研究与设计崔志明淌计算机应用技术研究方向论文提交日期研究生姓名蒋萍指导教师姓名专业名称智能信息处理年’
摘要个性化服务是信息增长的必然结果,作为个性化服务的核心技术,个性化建模也逐渐受到重视。本文对个性化建模技术进行了研究,提出一个基于用户兴趣挖掘的个性化模型,并将其用于个性化元搜索引擎系统中,为个性化分析提供依据。该模型基于客户端,将用户的访问页面作为挖掘对象,不需要用户过多的参与,自动从用户的隐式反馈中推导出用户的兴趣。模型中将用户的兴趣分时分段,分层分类的进行记录、管理,并仿照人类记忆的遗忘规律对用户兴趣进行有选择、非平等的遗忘,通过不断的更新与优化模型,使模型越来越能准确反映用户的兴趣特征。本文着重从以下几方面进行了研究:诰蛴没巳ぃ崛∮没巳ぶ魈馓卣鳎佑没巳ば畔⒅泄槟沙隹杉扑愕哪P停鲂曰P偷囊磐敫拢酶鲂曰P徒胁檠治觥论文最后,通过实验验证了所设计模型的有效性,总结了本模型的特点,并对下一步工作进行了展望。关键词:个性化,用户兴趣挖掘,模型作者:蒋萍指导老师:崔志明摹于用户兴趣挖掘的个性化模型研究杓摘型
甌だ蒈型竺璺塑竺型坚鲤呈竺塑竺型堕坐’.甒籥瑃垒,,,瑃,:瑄疭,猰瓵.’’
导师签名:名耋型≥研究生签名:整叠研究生签名:煎蔓苏州大学学位论文独创性声明及使用授权声明日期:垦堕:望日期:主堕:笙学位论文独创性声明学位论文使用授权声明苏州大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、清华大学论文合作部、中国社科院文献信息情报中心有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。日期:用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权苏州大学学位办办理。飞
第乱问题的提出近年来,绕涫荳飞速发展,其信息量正以指数级速度迅猛增长和扩展。这使得广大用户更有可能享受丰富、方便的资源,然而传统服务模式的落后却使用户为信息所累,传统的衲J酱在着一系列问题,比如:资源分散,检索集中,对所有用户是面孔,有求则应,无求不动:用户按格式请求,系统按字面匹配,查询方式局限、死板:没有统一的标准,门户林立,各自为政,不同信息源使用不同服务机制,不同服务使用不同身份认证机制等。解决这些问题的关键在于将颖欢邮茕勒叩那肭笞;主动感知浏览者的信息需求,实现低扯凿勒叩闹鞫畔⒎瘛新一代的信息服务将是个性化主动信息服务,如何从海量的数据和信息中高效地获取有用知识,如何从迅速膨胀的信息中及时地获取最新信息,如何提高信息检索与推送的智能水平,以及如何满足各种用户不同的个性化需求等,都是新的信息服务系统面俚奶粽叫钥翁狻个性化服务是畔⒃龀さ谋厝唤峁4车摹叭苏倚畔ⅰ钡服务模式已经越来越难以适应迅速增长的畔⒆试矗没惹行要一种能够根据用户的特点自动组织和调整信息的服务模式。个性化主动信息服务是未来信息服务的主流模式,它实现的是“信息找人,按需服务”。个性化服务的形式是多种多样的,既可以是向用户推荐页面或新闻的个性化推荐服务,也可以是在用户检索信息的过程中提供个性化检索结果的个性化检索服务,还可以是减少用户浏览负担、调整网站显示的个性化网站等。但所有这些不同形式的个性化服务都首先需要建立对用户的描述,然后才能针对不同的用户提供不同的个性化服务。一个好基于用户ね诰虻母鲂曰P脱芯坑肷杓
的个性化服务系统,要能自动判断哪些信息是用户感兴趣的,哪些是用户不感兴趣的,对于用户不感兴趣的信息则阻止反馈给用户。为用户建立模型的目的就在于通过对用户信息需求、兴趣爱好和访问历史的收集、统计、分析,建立一个反映用户基本兴趣和信息需求的信息模型,并将模型用于帮助用户更好地获取新的信息。作为个性化服务的基础和核心,用户模型的质量直接关系到个性化服务的质量。只有当用户的兴趣、偏好和访问模式等用户信息可以很好地被系统“理解”的时候,才可能实现理想的个性化服务。利用用户信息构建用户模型,即用户建模,也就成为了个性化服务的核心和关键技术。只有在高质量的用户建模的基础上,才能实现个性化服务系统所追求的各种目标。所以,有必要将建模技术从具体的个性化服务形式中脱离出来作为一项基础技术研究,它能促进个性化服务的发展,提高个性化服务系统的易用性。国内外研究现状在个性化服务研究的早期,建模技术并没有得到应有的重视。大量的研究集中在实现个性化

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