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提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型,该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中,详述了系统的基本框架、系统基本功能模块,开发了一个演示系统IUBPSES。模拟实验显示:利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索,其搜索效果优于当前主流搜索引擎系统。最后,指出了需要改进和进一步研究方向。 相似文献
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本文首先对当前主要的Web挖掘技术和高校档案馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校档案馆用户在高校档案馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校档案馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。 相似文献
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提出了一种基于用户浏览历史的用户兴趣提取模型,它隐式地收集用户信息用于个性化搜索中,即是通过对用户兴趣度的定义,在用户的浏览历史中得到一组代表用户兴趣的网页,并设计一个聚类算法,对这组代表用户兴趣的网页进行聚类操作,从而得到能代表此用户兴趣类别的词,即用户的兴趣。 相似文献
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Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。尽管Web日志挖掘是一些数据挖掘算法的应用,但不是简单地将数据挖掘算法修改为适用于新的数据类型,其中涉及许多处理工作。试从偏离网页的去除、使用者浏览路径相似程度的计算,对使用者浏览路径的模糊聚类的分析三个方面论述FC—MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘。 相似文献
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针对电子商务平台推荐结果准确率低和无法真正实现个性化的问题,本文提出了一种基于云计算的用户兴趣建模和更新方法。以用户的注册信息、评分信息和浏览行为作为偏好原始数据,通过云计算得到结构化的主题和特征项信息,构建兴趣模型。利用用户的反馈自适应地调整主题特征值向量和阀值,更新用户模型。通过加入时间向量区别活跃兴趣和稳定兴趣,及时准确地反映用户兴趣变化,提高个性化服务性能。 相似文献
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针对电子商务平台推荐结果准确率低和无法真正实现个性化的问题,本文提出了一种基于云计算的用户兴趣建模和更新方法.以用户的注册信息、评分信息和浏览行为作为偏好原始数据,通过云计算得到结构化的主题和特征项信息,构建兴趣模型.利用用户的反馈自适应地调整主题特征值向量和阀值,更新用户模型.通过加入时间向量区别活跃兴趣和稳定兴趣,及时准确地反映用户兴趣变化,提高个性化服务性能. 相似文献
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黄珍珍 《中国科教创新导刊》2011,(29):23-23
随着计算机的迅速发展,基于兴趣度图书推荐系统通过统计用户浏览信息,预测其偏好以达到推荐图书的目的。本文研究用户兴趣模型,通过学习分析个性推荐及主要推荐算法的功能和原理,构建用户兴趣模型,实现了兴趣推荐功能,大大减少了用户索书时间。 相似文献
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社交网络中各种推广应用都依赖于用户兴趣的获取。用户兴趣获取方法多种多样,但大多集中于用户关注信息、用户浏览网页的分析,用户发表的语义信息与兴趣的潜在联系很少被深度发掘。提出基于标签的话题分割模型,将所有文本转化为带标签的文本以便聚类。通过分析话题变化状态推测用户兴趣迁移状况,注重社交网络用户兴趣及迁移状况与话题动态变化过程的潜在关联,利用Word2vec对话题进行相似度分析,充分利用词的上下文信息表征丰富的语义信息,通过分析社交网络平台数据,得到用户兴趣分布、兴趣动态变化过程以及话题迁移状况。将结果进行拟合后发现,用户的兴趣及变化状况很大程度上取决于用户发表的话题。 相似文献
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提出了一种基于用户浏览行为的客户端数据采集方法,普通浏览者访问图书馆网络监测系统服务器端网页时,浏览器自动运行嵌入在网页中的JavaScript代码.通过JavaScript代码的运行,普通浏览者与采集中心进行连接和数据传送,实时地采集用户行为数据,实时地统计汇总网站的最新状态数据.该数据采集方法对被监测网站服务器运行效率没有影响,其优点在绍兴图书馆网络监测系统得到了验证. 相似文献
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张建军 《北京工业职业技术学院学报》2005,4(1):45-48
介绍了利用ASP开发数据库WEB程序时,控制数据以表格的形式进行分页浏览.该技术的实现主要是利用ADO技术中的RecordSet对象获得记录集.以实例的形式详细介绍了数据记录分页显示的关键技术,并给出了具体设计思想和参考程序.ASP分页浏览数据库数据的方法可以方便用户访问数据库,是WEB数据库程序开发中的常用技术. 相似文献
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《武汉职业技术学院学报》2016,(1):70-73
了解师生对校园网不同主题信息的关注度,是校园网建设的重要一步,也是决定校园网服务质量的关键因素。通过分析网页浏览行为,结合用户关注度衰减的规律,提出一种基于校园web浏览行为的师生关注度计算方法,利用K-means算法对师生浏览主题进行聚类,计算出师生主题关注度,最后通过实验证明所提出的师生关注度计算方法是有效的。 相似文献
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分析了用户兴趣特点及变化规律,将用户兴趣分为突出兴趣和次要兴趣两类。采用Web浏览内容挖掘和行为分析相结合的方法进行用户建模,对收藏文档采用PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)生成用户突出兴趣和潜在兴趣,对用户查询请求进行扩展以提高查全率。通过对查询结果的二次重排提高TOP-X查准率,从而实现了用户个性化的信息检索。 相似文献
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王勇 《重庆第二师范学院学报》2005,18(6):32-35
目前,电子商务网站要想盈利,就必须真正了解自己的客户以便为他们提供更好的服务.将具有相似兴趣爱好的客户聚集成类,对大量客户进行细分,形成不同的客户群体,再有针对性地对他们提供服务是现在常用的技术.对客户进行聚类分析是建立在对用户浏览路径进行相似程度计算的基础上的.传统的基于网页距离计算的浏览路径相似程度分析存在着较大的误差.本文提出的基于关联规则的Web浏览路径相似程度分析方法较好地解决了这个问题,通过实验也验证了算法的正确性. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2015,(8):94-98
针对电子商务系统中大多采取用户评分或购买数据进行聚类,较少进一步分析用户行为的现状,提出一种根据用户浏览商品时序分析用户兴趣的方法 .在此基础上先用Canopy算法进行数据预处理后使用K-均值算法根据用户兴趣实现用户聚类.采用KDD CUP2000数据集中的用户点击流数据中的用户浏览记录对算法进行实验,实验结果表明算法有较好的聚类结果 . 相似文献
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刘林东 《广东教育学院学报》2008,28(5):84-87
将Web使用记录挖掘技术应用于电子商务网站中．以Web log文件作为数据源,通过聚类算法以及浏览兴趣模式算法实现对用户日志进行挖掘,得出用户浏览兴趣度模式,实现兴趣模式的表示,并最终提供电子商务网站个性化访问服务,很好地改进了电子商务网站的营销策略,有效地促进电子商务的发展． 相似文献
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随着大数据时代的到来,数据变得至关重要,但是数据获取一直是数据挖掘的一个难题。社交网络的成熟使得数据获取变得便捷,但是获取方法仍然有待研究。通过分析社交网络中的信息存储状况,构造了社交网络敏感数据获取模型。从获取用户的个人简介信息中得到用户性别、出生日期、所在地等信息, 并通过浏览记录对用户兴趣进行分析,最后利用好友列表获取其整个社交网中用户的敏感数据。以新浪微博为例研究了用户敏感数据获取率。实验发现,在所有数据获取中职业获取率是最低的,而其它信息获取率较高。 相似文献
19.
韦相 《蒙自师范高等专科学校学报》2013,(2):40-42,63
Web挖掘的一个研究方向是发现用户对网页的兴趣.用户的浏览网页意味着用户对该网页上的某种概念感兴趣.文中提出基于隐马尔可夫模型,对用户访问网页的序列进行分析,发现用户感兴趣的概念,然后把蕴含用户感兴趣概念程度最大的网页推荐给用户.这种模式实质上是一种Web服务设计,给用户提供个性化的优质服务,提高网站的服务质量. 相似文献
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对个性化搜索引擎中的用户兴趣模型进行了分析研究。首先,分析了现有用户兴趣模型的不足,指出了用户兴趣模型的基本结构,对用户兴趣模型的特征提取采用基于词频统计的TF-IDF算法;然后,利用用户的短期兴趣和长期兴趣建立用户兴趣模型,并分别对其进行了更新优化;最后,提出了个性化搜索引擎的具体工作过程。 相似文献