对于模型面向个性化服务用户兴趣模型表示及更新学位

论文导读：2.2探讨目的及作用151.3论文主要探讨内容15-161.4论文组织结构16-17第二章面向个性化服务的用户兴趣建模17-292.1个性化服务探讨概述17-202.1.1个性化服务的含义172.1.2个性化推荐17-192.1.3个性化信息检索192.1.4个性化站点19-202.2用户信息获取20-242.2.1显式用户反馈20-212.2.2隐式用户反馈21-232.2.3显式与
摘要：随着Internet信息的快速增加，信息极其丰富，而知识相对缺乏，如何准确、快速的以信息海洋中寻求所需知识日益制约人们高效利用网络。为了适应不同用户需求，个性化信息服务为具有不同个性特点的用户提供针对性服务内容及对策。作为个性化信息服务的关键技术，用户兴趣建模的质量直接影响个性化信息服务的性能。用户兴趣建模是个性化服务的基础与核心，而用户的兴趣会随着时间发生变化，这种用户兴趣漂移现象会导致系统预测用户兴趣的准确性下降。为此，本论文提出一种基于层次向量空间模型的用户兴趣模型表示及更新处理机制，基于特点项形成兴趣主题，基于兴趣主题形成用户兴趣，由此建立层次型用户兴趣模型。快速估计网页兴趣度，基于用户反馈自适应更新兴趣模型。实验结果表明设计的用户模型表示及更新机制能有效提升个性化服务性能，准确率及召回率均有所提升。本论文的主要工作如下：(1)阐述了个性化服务的形式，围绕个性化服务的核心技术——用户兴趣建模技术进行论述浅析，主要包括用户兴趣建模的信息来源与用户反馈、用户兴趣表示模型、文本计算、兴趣更新及评价策略等。(2)在浅析传统用户兴趣表示模型基础上，提出了基于层次V构建用户兴趣模型的策略。基于特点项形成兴趣主题，基于兴趣主题形成用户兴趣，由此建立层次型用户兴趣模型。这种层次性表示相比于传统的整体表示，表达能力更好。(3)在浅析已有兴趣漂移领域经典算法基础上，设计了用户兴趣模型自适应更新机制，实现用户兴趣的动态更新。最后对用户兴趣模型的建立和更新做了比较实验，基于不同特点选择策略以及模型更新前后，对模型的性能进行比较，并对实验结果作出浅析。实验结果表明，对于系统性能提升方面，TFIDF特点选择策略优于TF策略，基于用户反馈信息的兴趣模型自适应更新算法有效提升了用户兴趣模型的表示能力。易于实现用户兴趣模型的建立与更新，用户兴趣模型能较准确描述用户兴趣及其变化，在个性化推荐服务中具有实际运用价值。关键词：个性化服务论文向量空间模型论文用户反馈论文用户兴趣模型论文兴趣更新论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要5-6
ABSTRACT6-8
致谢8-13
第一章 绪论13-17

1.1 探讨背景13

1.2 探讨近况及作用13-15

1.2.1 用户兴趣模型探讨近况13-15

1.2.2 探讨目的及作用15

1.3 论文主要探讨内容15-16

1.4 论文组织结构16-17

第二章 面向个性化服务的用户兴趣建模17-29

2.1 个性化服务探讨概述17-20

2.

1.1 个性化服务的含义17

2.

1.2 个性化推荐17-19

2.

1.3 个性化信息检索19

2.

1.4 个性化站点19-20

2.2 用户信息获取20-24

2.1 显式用户反馈20-21

2.2 隐式用户反馈21-23

2.3 显式与隐式用户反馈比较23-24

2.3 用户兴趣建模论述基础24-28

2.3.1 个性化服务核心技术——用户兴趣建模24-25

2.3.2 用户兴趣建模信息来源25-26

2.3.3 用户兴趣表示26-27

2.3.4 用户兴趣及文本计算27-28

2.4 本章小结28-29

第三章 基于层次向量空间模型的用户兴趣建模29-38

3.1 用户兴趣常见表示模型29-33

3.

1.1 关键词表示模型29-31

3.

1.2 语义网络表示模型31-32

3.

1.3 概念表示模型32-33

3.2 特点选择33-34
3.

2.1 文档频率和词频33

3.

2.2 TFIDF 法33-34

3.

2.3 信息增益(Information Gain，IG)34

3.

2.4 互信息(Mutual Information，MI)34

3.3 基于浏览行为的用户兴趣度估计34-35

3.4 用户兴趣建模35-37

3.4.1 兴趣主题特点及权值计算35-36

3.4.2 基于层次 V 构建用户兴趣模型36-37

3.5 本章小结37-38

第四章 用户兴趣模型更新38-44

4.1 MTDR 算法思想描述38-41

4.

1.1 Rocchio 相关性反馈38

4.

1.2 MTDR 算法38-41

4.2 改善后的模型更新算法41-43
4.3 本章小结43-4论文导读：5.7本章小结48-49第六章总结与展望49-516.1总结496.2展望49-51参考文献51-55攻读硕士学位期间参加探讨的课题和发表的论文55-56上一页12
4
第五章 实验设计与结果浅析44-49

5.1 实验环境44

5.2 实验数据及分词处理44-45

5.3 实验设计流程45-46

5.4 特点选择及用户兴趣度估计46

5.5 评价指标46-47

5.6 实验结果47-48

5.7 本章小结48-49

第六章 总结与展望49-51

6.1 总结49

6.2 展望49-51

参考文献51-55
攻读硕士学位期间参加探讨的课题和发表的论文55-56