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基于用户兴趣模型的个性化推荐与搜索系统的研究

作　者: 薄阳
导　师: 郑玲
学　校: 华北电力大学（北京）
专　业: 计算机应用技术
关键词: 用户兴趣模型模糊聚类个性化推荐个性化搜索
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 333次
引　用: 3次
阅　读: 论文下载

内容摘要

快速发展的现代互联网在带给人们大量信息的同时,也不可避免的产生了难以让用户快速获取有效信息的问题。个性化信息服务正是为了解决这个问题而提出的。它通过了解用户的兴趣爱好,为不同的用户提供不同的信息服务。个性化信息服务的两种重要的应用形式是个性化推荐与个性化信息检索,本文正是在认真学习和研究了大量个性化系统相关知识的基础上,设计了一个以用户兴趣模型为核心的个性化信息服务系统。系统通过用户信息采集,模糊聚类分析建立用户兴趣模型；在个性化推荐中结合用户兴趣模型提出基于最近邻居的推荐算法；在个性化搜索中采用了基于扩展查询和个性化排序的搜索策略。经验证,本文提出的算法和策略具有较高的实用性。

全文目录

摘要  3
ABSTRACT  3-6
第一章引言  6-12
  1.1 选题的背景  6
  1.2 国内外研究动态  6-7
  1.3 关键技术概述  7-11
  1.4 论文的主要内容  11-12
第二章个性化系统的设计  12-15
  2.1 系统需求分析  12
  2.2 系统的总体设计  12-15
    2.2.1 概要设计  12-13
    2.2.2 系统的模块划分  13-15
第三章信息采集及用户兴趣模型的建立  15-34
  3.1 WEB用户信息采集  15-18
    3.1.1 信息采集的策略  15
    3.1.2 采集用户基本信息  15-16
    3.1.3 采集用户访问页面的内容  16-17
    3.1.4 采集用户访问页面的动作  17-18
  3.2 建立基本信息集  18-24
    3.2.1 建立数据仓库  19
    3.2.2 数据仓库的体系结构  19-21
    3.2.3 数据仓库的数据结构  21-22
    3.2.4 预处理数据  22-24
  3.3 WEB用户兴趣模型的建立  24-34
    3.3.1 创建用户兴趣模型的技术分类  24-25
    3.3.2 基于用户访问页面内容的分析  25-31
    3.3.3 基于用户访问页面动作的分析  31-32
    3.3.4 用户兴趣模型的建立  32-33
    3.3.5 用户兴趣模型的更新算法  33-34
第四章个性化推荐系统的研究与设计  34-40
  4.1 个性化推荐服务  34-36
    4.1.1 个性化推荐的服务方式  34-35
    4.1.2 个性化推荐服务技术  35-36
  4.2 个性化推荐服务的引擎设计  36-40
    4.2.1 个性化推荐服务的推荐流程  36
    4.2.2 个性化推荐服务的推荐算法  36-38
    4.2.3 个性化推荐服务的人机界面  38-40
第五章个性化搜索子系统的设计  40-44
  5.1 个性化搜索策略  40
  5.2 扩展查询  40-42
    5.2.1 查询词概述  41
    5.2.2 查询词获取方法的改进  41-42
  5.3 个性化排序  42-43
  5.4 个性化搜索的实现  43-44
第六章结论与展望  44-46
  6.1 结论  44
  6.2 展望  44-46
参考文献  46-49
致谢  49-50
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  50

基于用户兴趣模型的个性化推荐与搜索系统的研究

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