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1.
用户兴趣模型是个性化服务的核心,对用户兴趣的挖掘可以发现潜在的兴趣知识,提供更为优化的服务.本文将主题图技术与用户兴趣模型结合起来,研究了用户兴趣知识的主题图表示,并在此基础上运用无尺度图K-中心点聚类算法对构建的主题图进行深层次的聚类挖掘,建立了基于主题图的用户兴趣挖掘模型.在解释模型各个模块功能的同时,提出了该过程模型中的关键问题,并对建立模型过程中的无尺度图K-中心点聚类算法、文档中的主题图表示及主题概化和主题图合并等关键问题进行了深入的分析,最终构建了智能主题图,实现了过程建模和事物建模. 相似文献
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图书馆个性化服务伴随时代发展的个性化需求而产生,着眼于每一位用户不同的文化层次、阅读兴趣、信息索求等个体特征,为其提供个性化的信息服务。通过总结用户的一些阅读信息,建立用户信息数据库,利用相关软件跟踪用户的知识信息需求,并对其研究或学习的知识方向和特点加以分析、研究,从而为其提供个性化服务。 相似文献
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基于Ontology的个性化检索 总被引：4，自引：0，他引：4
目前检索工具的设计大都面向所有用户，而不考虑用户个人的特殊信息需求。本文提出一种基于Ontology的个性化检索方法，该方法自动学习用户查询的历史记录，构建用户兴趣模型，以此推导用户新提问的真正意图，满足用户特殊的信息需求。该方法适用于Internet特定领域或者特定用户群、企业网等智能信息检索。 相似文献
4.
针对用户兴趣和偏好建立用户模型，是整个数字图书馆个性化服务系统中的关键技术。在概速数字图书馆个性化服务及其用户建模的基础上，论述了数字图书馆个性化服务用户模型的表示方法、信息来源和技术类型。 相似文献
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面对因特网的海量信息,为了更好地实现基于用户兴趣的个性化信息服务,提出一种隐式地获取并更新用户兴趣模型的方法利用用户模型捕捉用户的点击历史信息如何同其兴趣相关;基于用户模型的学习模型通过学习用户的点击历史数据来标识用户的个人兴趣;通过学习到的用户喜好信息来对搜索结果予以再排序,从而实现个性化搜索信息呈现.设计了用户兴趣学习算法与个性化排序算法.实时数据实验显示,即使在用户兴趣主题数增加的情况下,本方法仍能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣度,提高个性化信息服务的质量与效率. 相似文献
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个性化信息服务 ,是针对不同用户采用不同服务策略和方式提供不同信息内容的服务。它具有以用户为中心、对用户需求进行挖掘、灵活多样和主动将信息推送给用户的特点。其类型有 :个性化内容定制服务 ;个性化信息检索定制服务 ;个性化界面定制服务。用户个性化需求可通过用户访问记录挖掘、Bookmark和Agent获取。个性化信息服务模型 ,可采用信息A gent自主学习法、信息过滤法、基于多Multi AgentSystem的合作法等方法构建。参考文献 14。 相似文献
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通过对社交网络所产生的海量用户以及数据的挖掘与分析,判断用户不同的特征与喜好,从而为用户定制个性化知识服务,达到用户的需求,增强其对产品与服务的使用黏性,这不仅满足了企业的商业目的,同时也提高了用户的满意度。论文在深入了解我国社交网络的运营模式、分析社交网络中用户行为特征的前提下,提出从用户兴趣模型出发的个性化知识服务,并建立了基于个人兴趣和兴趣传播推荐的个性化知识服务模型。 相似文献
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基于个性化服务用户需求信息的深层次挖掘 总被引：1，自引：0，他引：1
本文分析了图书馆个性化服务过程中用户需求信息的体现方式,提出了数据库统计、web数据挖掘、反馈互动三种深层次挖掘用户需求信息的方法,并对其进行了比较,为建立一个综合有效的用户需求信息挖掘系统提供了参考. 相似文献
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基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习研究 总被引：2，自引：1，他引：1
目前针对基于关键词的用户模型不能从语义上表达用户需求真正内涵,基于领域本体的用户模型多数忽略研究概念间非分类关系和语义应用环境较分散等缺陷。本文提出一种循环式的基于Web挖掘技术的用户兴趣本体学习模型,即综合应用统计分析、关联规则和聚类分析等技术进行电子商务领域用户兴趣概念及概念间分类与非分类关系学习,面对用户兴趣的迅速变化,还提出一种传递激活方法来实时更新本体或重新进行本体学习,以不断提高该本体的质量。经验证,基于该本体的用户模型在文本过滤等应用中能较上述两种用户模型满足用户个性化服务需求。 相似文献
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基于用户行为建模和大数据挖掘的图书馆个性化服务研究 总被引：5，自引：0，他引：5
[目的/意义] 大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法/过程] 首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论] 基于本体构建的用户行为模型,技术上可与大数据分析平台实现无缝对接,从而提供实时而精准的服务,能有效应对当前大数据环境下图书馆个性化服务面临的“知识迷航”“信息过载”和“情感缺失”的挑战。 相似文献
12.
一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于本体的语义查询扩展研究的基础上,结合用户模型的研究,提出要将用户的兴趣模型与查询扩展相结合,实现个性化的语义查询扩展,并把个性化的语义查询扩展过程分为两个阶段——检索关键词向用户模型中的个性化领域本体概念的映射以及在本体层次对映射概念的语义扩展,给出每一阶段的实现算法。实验表明该方法能够提高信息检索的查准率和查全率,在一定程度上满足个性化的查询需求。 相似文献
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知识地图在图书馆个性化信息推荐服务中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个
推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到
图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资
源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。 相似文献
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知识门户的个性化服务现状及优化研究 总被引：5，自引：0，他引：5
采用网络调查的方法对国内外典型知识门户的个性化服务进行调查研究,发现知识门户的个性化服务存在定制服务不完善、提供的内容不够知识化、资源集成有限、缺乏用户交流空间以及咨询服务不足等问题,进而提出在用户需求分析、资源获取与集成、信息分析与提供、知识推荐、用户交流平台和人才培养等方面的优化策略,希望有助于提高知识门户个性化服务水平. 相似文献
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文章通过分析数字环境下图书馆用户行为的变化,用户个性化、知识化需求及其对科研环境的适应性,加深了建设基于用户研究的图书馆服务监测体系的迫切性。文章分析了图书馆服务监测体系的主要建设内容,作者认为需要建立用户资源管理系统、制订用户需求定期调查分析报告制度、建立用户价值分析和流失预警机制、定位核心用户,实施VIP)服务,对用户进行实时跟踪服务和回访,构建用户宣传渠道和用户参与机制,最后,文章结合实际从服务理念、业务组织流程、标准化管理和服务绩效评估四个方面提出了实施基于用户研究的图书馆服务监测体系的具体对策建议。 相似文献
17.
基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计 总被引：1，自引：0，他引：1
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。 相似文献
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刘松 《现代图书情报技术》2007,2(4):35-38
提出一个结合本体论及通用个人资料的个性化推荐模式。首先以网络分类服务作为本体论来解释用户的网络浏览行为，以此挖掘用户的偏好；其次，利用Web使用挖掘技术过滤多余的浏览记录，增强个性化的准确度；最后，利用本体论的层次结构特点，从用户偏好类别中挖掘其潜在偏好，产生符合用户特征的通用个人资料。 相似文献