文档介绍：]〈笄硕士学位论文个性化搜索中的用户兴趣建模技术研究编号:—亟±学科ㄒ盐篡狃座旦堇盔生垒月论文答辩日期生鱼旦学位授予单位和日期:适菱太堂申请学位级别论文提交日期答辩委员会主席詹丞照年评阅人分类号:密级:公珏一
学位论文作者签名:宅尸瘁独创性声明工研/年耭本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果,也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意谚奖旧鞯姆山峁杀救顺械!
缃拶学位论文作者签名:衫砭乏矽年学位论文版权使用授权书洲辍耭午同本学位论文属于不保密∥。月【,江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊馀贪电子杂志社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,允许论文被查阅和借阅,同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询,授权中国学术期刊馀贪电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布ǹ授权江苏大学研究生处办理。指导教师签名
摘要江苏大学硕士学位论文随着网络技术的迅速发展,互联网上的信息量呈几何级数的增长。对于不同背景和不同兴趣爱好的人,要从浩瀚的信息海洋中找到其需要的信息,是一项较大的挑战,个性化的信息检索系统满足了这一要求。个性化信息检索的核心是用户兴趣建模,用户兴趣建模是指从有关用户兴趣和行为的信息玟佬形!浏览内容、知识背景等泄槟沙隹杉扑愕挠没P偷墓蹋没P偷暮没抵接影响了搜索的结果。本文对个性化信息检索中的用户兴趣建模部分进行了研究。针对文档相似度计算精度不高的问题,提出一种基于加权语义网的文档相似度计算方法,得到更为准确的文档相似度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观、忽略网页本身特性的问题,并提出具体权值算法,较大程度地提高了权值计算的准确性;针对现有方法难以准确描述用户兴趣偏移的问题,提出一种新颖的基于矩阵表示的用户兴趣偏移处理方法,实验表明,该方法较已有方法更准确地处理了用户兴趣的偏移。所做的具体工作包括:诩扑阄牡迪嗨贫仁保攵訴方法影响计算精度,语义网方法忽略词语本身特性的问题,引入加权语义网进行文档相似度计算。利用现有语义网挠镆褰峁梗⒒赩方法来计算特征词在文档集中的权重,加权形成加权语义网,用以计算文档中特征词两两之间的相似度;提出相应算法,进一步计算两个文档的相似度。扑阌没巳だ嗳ㄖ凳保岢鲇行畔⒌母拍睿ü训玫降挠没趣聚类结果,获取文档中有效信息区域及其信息量大小,计算用户在有效信息上的驻留时间,即有效驻留时间,进一步计算兴趣类别的权值。岢鲆恢只诰卣蟊硎镜挠没巳て拼矸椒āR胧奔浯翱冢短期兴趣进行分组;采用语义网,合并用户兴趣类别;通过以上两步得到用户兴趣矩阵。用兴趣率代替兴趣度,优化用户兴趣矩阵;最后,分析兴趣矩阵,综合考虑兴趣的持续性和波动率,计算最终兴趣大小。关键词:用户兴趣建模,加权语义网,有效信息,兴趣偏移,矩阵、
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录目江苏大学硕士学位论文第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第二章个性化搜索与用户兴趣建模技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯个性化搜索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一用户兴趣建模相关概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章基于加权语义网和有效信息的用户兴趣建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于加权语义网的文档相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..行畔⒓⒌娜ㄖ导扑惴椒ā
江苏大学硕士学位论文本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于矩阵表示的用户兴趣偏移处理方法