基于案例推理的個性化推薦技術研究.pdf

1、隨著Internet的迅猛發(fā)展，接入Internet的服務器數(shù)量和Web頁面的數(shù)目都呈現(xiàn)出指數(shù)增長的趨勢，導致了大量的信息同時出現(xiàn)在我們面前。人們不得不花費大量的時間去搜索、瀏覽和選擇自己需要的信息，進而協(xié)助自己解決諸如出行、購物、娛樂以及工作中遇到的一系列實際問題。然而，信息的爆炸使得信息的利用率反而降低，形成了信息過載的局面。因此，進一步增強用戶獲取信息的能力成為擺在我們面前最為關鍵的問題之一。
　　 近年來，隨著Web 2

2、.0時代的到來，目前Web正向經(jīng)驗化方向發(fā)展，用戶產(chǎn)生信息的數(shù)量、種類和方式也在發(fā)生新變化。當前主流的搜索引擎卻缺乏記錄、共享與推薦用戶搜索經(jīng)驗的有效方式和相關功能，這不利于進一步提升用戶搜索體驗和信息獲取效率。本文針對這一問題，基于案例推理研究個性化推薦相關技術，重點探索了用戶搜索經(jīng)驗的獲取與推薦方式以及基于案例的表示與組織方法，并在此基礎上探討用戶搜索經(jīng)驗的個性化推薦方法及算法。
　　 本文的創(chuàng)新點主要有三個，一是通過分析用

3、戶搜索經(jīng)驗的種類以及主流搜索引擎存在的不足，提出了一種獲取和推薦用戶搜索經(jīng)驗的新方法，即“搜索引擎-瀏覽器插件-推薦引擎”模式，給出了一種基于案例推理的推薦系統(tǒng)體系結構；二是在該模式與基于案例推理的推薦系統(tǒng)體系結構指導下，討論用戶搜索經(jīng)驗的表示問題，設計了用戶搜索經(jīng)驗的案例表示方法和多案例庫組織方法；三是基于案例表示的用戶搜索經(jīng)驗建立向量表示的用戶興趣模型，以用戶所在搜索經(jīng)驗庫中的案例對應的Web頁面為推薦內容，提出了一種個性化推薦用戶