共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
信息用户浏览兴趣行为探析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对用户浏览行为与用户浏览兴趣的分析,提出了一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息．得到用特征矩阵表示的用户兴趣模型,为用户提供个性化信息服务。 相似文献
3.
4.
一种基于本体论的用户兴趣模型构建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于本体论的用户兴趣模型构建方法.就是利用领域本体论,通过观察用户在浏览Web页面时所采取的动作以及用户的反馈信息,获取用户的兴趣信息,从而构建用户兴趣模型,实现个性化信息检索. 相似文献
5.
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
6.
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＇-3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
7.
网格环境下图书馆用户访问信息资源兴趣的路径聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在网格环境下,图书馆网站可以通过关注用户访问路径、访问某个页面的时间、在此页面的驻留时间以及由哪个链接到此页面的URL等信息,利用聚类技术将具有相同兴趣的用户分类,帮助站点根据分析结果来改进站点结构和内容,同时通过避免用户输入来减轻用户负担,进一步进行个性化设计. 相似文献
8.
解决用户的模糊查询问题一直以来是信息检索领域研究的热点。为了解决不同用户间的查询差异，一种称为个性化搜索的技术得以提出，其通过获取用户的喜好来识别查询意图，但研究发现很少有用户愿意直接或间接提供个人信息。本文提出一种基于用户点击历史信息自动获取用户兴趣进而对搜索结果进行个性化呈现的Web搜索系统架构。基于主题相关PageRank技术，设计了用户兴趣学习算法和个性化搜索页面排序算法。实验表明该算法能有效学习用户的兴趣信息，提高了个性化Web搜索质量。 相似文献
9.
10.
11.
用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。 相似文献
12.
13.
协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表,但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端,加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素,导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上,结合用户兴趣变化和用户特征两方面,提出一种改进算法的协同过滤技术,与传统技术相比推荐质量显著提高。 相似文献
14.
个性化服务质量的优劣取决于能否准确地获取用户兴趣模型。本文先探讨用户兴趣概念,接着讨论用户兴趣的信息采集方法,以此为基础构建基于加权关键词的用户兴趣模型,并用实例来验证使用加权关键词表示用户兴趣模型是有效的。 相似文献
15.
基于分类的用户兴趣漂移模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对个性化信息服务系统中如何表示用户兴趣和用户兴趣的漂移问题,提出了一种基于分类模版的用户兴趣模型构造方法.采用遗忘算法,将用户的长期兴趣和短期兴趣相结合,体现用户兴趣的漂移. 相似文献
16.
传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。 相似文献
17.
基于隐式反馈的用户模型设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化信息服务技术实现的关键在于必须知道用户的兴趣,并准确地建立用户兴趣模型.本文利用用户浏览网页时的隐式反馈信息建立和更新用户模型,为了收集用户的浏览行为信息,在客户端设计了一个浏览器插件,并采用了回归分析方法建立了用于计算网页兴趣度的模型,通过实验数据分析证明所建立的模型是成立的. 相似文献
18.
【目的/意义】用户画像深刻地描述了视频用户的个体和群体行为特征,为视频的个性化推荐服务提供参
考。【方法/过程】通过文本挖掘对爬取的视频、用户及其观影数据分析,构建单个用户画像,并通过K-Means和LDA
模型对用户聚类并提取主题,挖掘群体用户特征。基于用户画像和时间指数衰减的视频兴趣标签,并结合视频喜
爱度和协同过滤,进行视频推荐。【结果/结论】考虑时间指数衰减的个性化推荐,提高了系统对用户兴趣的感知。
结合视频喜爱度和协同过滤,推荐视频评分达0.87,有助于提高用户对网站的忠诚度和活跃度。【创新/局限】基于用
户生成内容的文本挖掘结果,进行单个和群体用户画像,并创新性采用时间指数衰减构建用户视频兴趣标签,以捕
获用户兴趣的变化。由于网络爬虫的限制,实验数据量有一定的局限性,且特征提取兴趣范围有限。 相似文献
19.
【目的/意义】通过对大数据环境下的多源用户兴趣特征有效融合,缓解个性化推荐中用户兴趣偏好数据的稀疏性和准确性问题。【方法/过程】考虑到多域的数据权威度、内容质量及体系结构的差异化较为明显,提出了基于多源用户标签的跨域兴趣融合模型,首先把多个域中的用户兴趣进行标签化处理,然后利用跨域用户识别和标签权重归一方法得到多个域的用户实体-标签矩阵,最后使用域权重影响系数对标签进行融合,构造具有复合权重的用户兴趣标签集。【结果/结论】使用5个来源数据域进行实验与分析,融合模型能够有效提高标签用户覆盖效果,在查全率不断提高的情况,融合域能够保持较高的标签用户查准率,有效提高用户兴趣特征的描绘效果。 相似文献
20.
如何准确分析用户行为,向用户提供满意的网页信息,一直以来都是个性化信息推荐系统设计的目标。本文在分析现有个性化信息推荐模型的基础上,针对以往研究在推荐兴趣时仅根据语义相关度进行协助性信息推荐,而忽略用户行为规律所包含的潜在兴趣信息的不足,尝试提出一个结合Web语义挖掘和FP-tree规则发现技术的个性化信息推荐模型。该模型利用本体对语义的明确化描述,在挖掘用户行为信息时获取用户兴趣偏好的语义信息,并利用FP-tree技术根据以获取的语义信息推理出用户兴趣行为模式,从而在信息推荐时不仅能准确理解用户兴趣偏好,也能根据用户潜在兴趣规律,推荐给用户更全面的网页信息。 相似文献