基于瀏覽行為的用戶興趣建模研究.pdf

1、隨著Internet的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息快速增長，信息類型也越來越多。雖然人們可以方便地接觸到大量的信息，信息資源不足的問題再也不存在，但是人們同時也受到了信息量嚴(yán)重膨脹所帶來的信息查詢的困擾。為了獲取自己所需的有效信息，人們開始借助一些信息查詢工具。但是目前的查詢工具存在很多問題，歸根結(jié)底就是不能滿足不同用戶的個性化需求。在這樣的前提下，個性化服務(wù)自然成為當(dāng)前信息服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點之一。
　　 個性化服務(wù)的主要目的是為用

2、戶提供個性化的信息，即根據(jù)用戶上網(wǎng)時提出的明確要求或通過對用戶上網(wǎng)習(xí)慣的分析而主動向用戶提供可能需要的信息。個性化服務(wù)的實質(zhì)是針對不同的用戶采取不同的服務(wù)內(nèi)容，就是為特定的用戶指定特定的Web內(nèi)容和應(yīng)用。個性化服務(wù)是網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境發(fā)展的產(chǎn)物，是信息服務(wù)發(fā)展的必然趨勢。
　　 隨著研究的不斷開展，遺傳算法、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計理論、粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等越來越多的方法被應(yīng)用到了個性化服務(wù)中。其中，遺傳算法的應(yīng)用最為廣泛

3、。
　　 本文的研究內(nèi)容是用戶興趣建模及其相關(guān)技術(shù)，重點對建模中用到的遺傳算法和基于瀏覽時間的用戶興趣建模展開了研究，主要工作如下：
　　 1.概述了個性化系統(tǒng)的服務(wù)形式、相關(guān)技術(shù)、研究內(nèi)容和分類。簡單介紹了用戶興趣建模的概念，闡述了用戶興趣建模的相關(guān)理論和技術(shù)。
　　 2.遺傳算法的研究及其應(yīng)用。鑒于遺傳算法在用戶興趣建模中的良好作用，本文分析了基本遺傳算法的優(yōu)缺點，在參考已有改進策略的基礎(chǔ)上，提出了一種改進的

4、實數(shù)編碼自適應(yīng)遺傳算法。改進的遺傳算法將進化過程分為進化初期和進化后期。進化初期，使用固定的交叉率和變異率。進化后期使用自適應(yīng)的交叉率和變異率。實驗表明，改進的遺傳算法的性能比基本遺傳算法有較大改善。
　　 3.本文研究了現(xiàn)有的運用遺傳算法的用戶興趣建模方法，在實驗過程中發(fā)現(xiàn)利用這種方法建立的用戶興趣模型準(zhǔn)確率較低，不能滿足個性化系統(tǒng)的需求。針對其弊端，本文將改進的遺傳算法應(yīng)用到用戶興趣建模中，和用戶瀏覽時間以及瀏覽內(nèi)容相結(jié)合，