文档介绍：西南大学
硕士学位论文
基于用户行为的全文检索系统个性化推荐研究
姓名:李秦
申请学位级别:硕士
专业:情报学
指导教师:郑宏
20090601
基于用户行为的全文检索系统个性化推荐研究要摘情报学专业硕士研究生郑宏副教授李秦指导教师关键词:全文检索系统;用户行为;兴趣建模;协同过滤;个性化推荐随着互联网技术的飞速发展并逐步向社会各个领域渗透,学术文献的数字化传递变得越来越普有效地找剑所需要的文献,是当前数字化学术文献服务机构应该思考的方向。面个性化推荐正好是所以,本文在对国内外有关用户行为兴趣建模技术和主要推荐算法的研究现状分析的基础上,模型。其主要思想是:在全文检索系统环境下,收集和使用用户隐式行为数据建立用户兴趣模型,采用一种改进的混合协同过滤算法来实现个性化推荐服务。系,将该体系作为收集和使用用户隐式行为数据的标准,建立“”兴趣模型和“”协同过滤的混合算法计算用户的兴趣相似度,并预测评分,进行相似用户推荐、文献推荐和关最后,以计算机类和图书情报类的文献推荐为例,通过自然用户对原型系统的测试,本文将系统推荐结果与用户调查结果的拟合程度进行了卡方检验,实验结果表明系统的推荐结果具有摘要遍,全文检索系统发展也越来越壮大。电子文献数量不断剧增而带来的信息过载现象却与人们对知识的渴望之间产生了矛盾。如何帮助用户充分利用现有的全文检索系统,从海量的电子文献中快速解决这个问题的有力途径;另一方面,全文检索系统环境也正需要推荐系统的大力支持。这是信息服务发展的必然趋势。对州户行为分析越准确,推荐算法使用越恰当,个性化推荐越有效果。针对全文检索系统的服务现状与用户的特点,提出了一个基于用户行为的全文检索系统个性化推荐首先,本文采用文献调查法与专家调查法,初步制定了一套全文检索系统相关反馈行为评价体键词”兴趣模型;其次,在协同过滤的基础上,使用基于“”协同过滤和基于“用户一关键键词推荐:接着,在理论模型支撑下,设计并实现了一个个性化文献推荐系统的原型;较高的准确度。曼事曼曼曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼疏仿柿曼曼量曼曼皇曼鼍曼曼曼曼量曼曼曼鼍曼曼曼量曼曼曼曼曼曼曼皇詈詈詈皇詈皇;
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图目录图基于用户行为的全文检索系统个性化推荐模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图基于“”协同过滤和基于“”协同过滤的混合算法流程图⋯⋯⋯⋯⋯..图—⋯⋯图“”评分矩阵和“”评分矩阵图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。系统逻辑体系结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.系统主要模块设计图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图缓存部分变量图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯用户首页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图检索结果列表页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图文献题录页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图相关推荐页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图后台文献管理页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图后台用户管理页⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
表目录表“关键词与用户”关系表——.表用户行为日志表——⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表用户基础信息表——表用户表—叫..表显式评分与隐式评分比较表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表全文检索系统用户操作行为类型与评分的专家调查表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表本文采用的用户操作行为类型划分与分值表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表用户对文献5牟僮骷臃智榭霰怼表用户∽对关注过文献的评分与对应关键词结构情况表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一表用户欢怨刈⒐南椎钠婪钟攵杂丶式峁骨榭霰怼表原型系统的主要开发工具和软件包⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表“文献与用户”关系表——表关键词表——⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表用户对推荐文献的感兴趣情况汇总表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表用户感兴趣的推荐文献总数与系统推荐文献总数分布表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表没婪值燃兜姆植加胂低称婪值燃兜姆植急怼表煅槎耐臣平峁硪弧表文献胨杏没Ч叵当怼表关键词胨杏没Ч叵当怼表文献表——篗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯