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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,不僅給人們帶了豐富的信息,也帶來了信息過載的困擾,傳統(tǒng)的信息服務(wù)已經(jīng)逐漸不能滿足用戶的需求。因此,個(gè)性化信息服務(wù)技術(shù)的研究和使用,受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。個(gè)性化服務(wù)是指針對(duì)不同用戶個(gè)體,提供不同的服務(wù),以滿足不同用戶的需求。個(gè)性化服務(wù)技術(shù)的重點(diǎn)在于尋找用戶真正的需求,而用戶興趣模型能滿足這一要求。
然而現(xiàn)有的興趣模型建模系統(tǒng),存在一些不足,如系統(tǒng)開銷大,未考慮用戶興趣的衰減,用戶長期興趣等。而且大部分系
2、統(tǒng)都采用服務(wù)器端方式,對(duì)用戶瀏覽日志進(jìn)行挖掘,忽略了用戶客戶端操作行為含有的信息。我們?cè)谠敿?xì)分析當(dāng)前用戶興趣建模方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于用戶行為的興趣模型建立方法,該方法主要研究用戶行為與其興趣的關(guān)聯(lián),針對(duì)用戶行為進(jìn)行信息采集,并進(jìn)行量化與分析,篩選有效用戶瀏覽頁面,最終形成用戶興趣模型。
在前期的理論研究基礎(chǔ)上,開發(fā)了基于用戶瀏覽行為的興趣模型原型系統(tǒng),系統(tǒng)包括行為信息采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析建模幾個(gè)層次。行為信息采
3、集層主要使用鉤子技術(shù),針對(duì)用戶行為信息進(jìn)行采集并量化分析,形成用戶瀏覽頁面的興趣度;數(shù)據(jù)處理層采用聚類算法,針對(duì)頁面進(jìn)行聚類分析,篩選出含用戶興趣的頁面,并采用詞頻/反文檔詞頻率計(jì)算頁面中關(guān)鍵詞權(quán)重,將頁面量化處理;數(shù)據(jù)分析層對(duì)量化處理的頁面進(jìn)行分析,最終形成用戶的興趣模型,并依據(jù)個(gè)用戶興趣衰減程度、用戶反饋、用戶新增興趣等,更新調(diào)整現(xiàn)有用戶興趣模型。
最后,針對(duì)原型系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)表明,基于用戶行為的興趣模型建模方法能較為準(zhǔn)確
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