基于個性化信息需要的推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著Internet的發(fā)展,各種信息飛速增長,人們對信息的反應(yīng)速度遠遠低于信息的傳播速度,大量無關(guān)的冗余的信息嚴重干擾了受眾對相關(guān)有用信息的準(zhǔn)確分析和正確選擇,搜索引擎在一定程度上解決了部分問題,但仍然無法滿足用戶的需要,如何實現(xiàn)個性化服務(wù)成為人們關(guān)注和探索的熱點。它根據(jù)用戶的興趣和特點,對信息資源進行收集、整理和分類,向用戶提供和推薦符合其興趣偏好或需求的信息。研究和開發(fā)個性化服務(wù)對用戶快速有效的獲取需要的信息有較大的應(yīng)用意義,對研究

2、用戶行為與用戶興趣特征的關(guān)系有較大的理論價值。 為了實現(xiàn)個性化服務(wù),理解用戶興趣就成為了提供服務(wù)的關(guān)鍵任務(wù),“用戶興趣建模”技術(shù)也就成為了推薦系統(tǒng)的核心。本文針對傳統(tǒng)的用戶興趣建模技術(shù)的一些不足,提出了基于綜合用戶信息的用戶興趣建模方法,并在此基礎(chǔ)上提出了推薦系統(tǒng)的框架。 首先分析了當(dāng)前個性化推薦系統(tǒng)及用戶興趣建模的研究現(xiàn)狀,介紹了常用用戶興趣建模方法,對各個建模方法進行分析,論證了本文所選取的方法。然后提出了基于瀏覽內(nèi)