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对个性化服务技术中用户描述文件的表达与更新、资源描述文件的表达、个性化推荐技术及该领域的主要研究成果进行了综述。讨论了实现个性化服务的关键技术并对个性化服务技术进一步研究工作的方向进行了展望。 相似文献
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随着Web服务的广泛使用和互联网上服务数量的增加,如何向用户提供最佳的服务选择列表成为了新的挑战.Web服务个性化推荐实现了由被动接受用户请求向主动感知用户需求的转变.个性化的Web服务推荐方法已经成为Web服务发现和选择的有效辅助手段.Web服务的个性化推荐技术也成为了近年来服务计算领域的研究热点.对当前Web服务个性化推荐的文献进行了归类分析,总结了当前Web服务个性化推荐的技术现状、研究方法和实验的数据集,列出了未来Web服务个性化推荐研究热点和挑战. 相似文献
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实现互联网信息的个性化服务,是Web信息处理中的一个重要研究课题。为了有效解决个性化服务系统动态适应用户需求变化的问题,文章结合柔性的思想,提出基于柔性的个性化信息服务的概念,并给出了实现基于柔性的个性化信息服务系统的具体思路和解决方案。基于柔性的个性化信息服务将成为个性化服务的新模式。 相似文献
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基于协作过滤的个性化服务技术研究 总被引:2,自引:1,他引:1
随着网络的普及和发展以及网络信息量的日益增加,为广大用户提供个性化服务显得尤为必要.在对个性化服务技术相关知识进行概述的基础上介绍了协作过滤信息推荐技术的基本原理、分类、所面临的困难等,并对国内外研究现状等进行了综述.最后时基于协作过滤的个性化服务技术进一步的研究工作进行了展望. 相似文献
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基于本体的个性化知识服务系统的构建 总被引:1,自引:0,他引:1
程南清 《计算机应用与软件》2009,26(9):240-243
为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量. 相似文献
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本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。 相似文献
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电视节目个性化技术的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对电视节目个性化技术的多个方面进行了研究,包括电视节目个性化的体系结构,实现电视节目个性化的关键技术:特征表示、用户兴趣学习和节目推荐,以及电视节目个性化系统的性能评价机制,并展望进一步的研究工作. 相似文献
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Bamshad Mobasher Honghua Dai Tao Luo Miki Nakagawa 《Data mining and knowledge discovery》2002,6(1):61-82
Web usage mining, possibly used in conjunction with standard approaches to personalization such as collaborative filtering, can help address some of the shortcomings of these techniques, including reliance on subjective user ratings, lack of scalability, and poor performance in the face of high-dimensional and sparse data. However, the discovery of patterns from usage data by itself is not sufficient for performing the personalization tasks. The critical step is the effective derivation of good quality and useful (i.e., actionable) aggregate usage profiles from these patterns. In this paper we present and experimentally evaluate two techniques, based on clustering of user transactions and clustering of pageviews, in order to discover overlapping aggregate profiles that can be effectively used by recommender systems for real-time Web personalization. We evaluate these techniques both in terms of the quality of the individual profiles generated, as well as in the context of providing recommendations as an integrated part of a personalization engine. In particular, our results indicate that using the generated aggregate profiles, we can achieve effective personalization at early stages of users' visits to a site, based only on anonymous clickstream data and without the benefit of explicit input by these users or deeper knowledge about them. 相似文献
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电子商务个性化推荐具有重要的意义。协同过滤是电子商务个性化的重要实现技术之一。本文针对UBCF和IBCF方法在应用实践上的问题,总结了目前文献对于协同过滤技术的改进思路,归纳了对于CF推荐技术的各种新型算法技术文献,总结了目前对于CF技术不同的改进思路。 相似文献
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基于Web挖掘的个性化技术研究 总被引:20,自引:5,他引:20
针对用户特性向用户提供个性化服务已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一。研究了Web挖掘技术,阐述了Web挖掘技术存在的不足,并对应用Web挖掘技术实现个性化服务的发展前景进行了分析。 相似文献
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《Expert systems with applications》2014,41(10):4777-4797
As users may have different needs in different situations and contexts, it is increasingly important to consider user context data when filtering information. In the field of web personalization and recommender systems, most of the studies have focused on the process of modelling user profiles and the personalization process in order to provide personalized services to the user, but not on contextualized services. Rather limited attention has been paid to investigate how to discover, model, exploit and integrate context information in personalization systems in a generic way. In this paper, we aim at providing a novel model to build, exploit and integrate context information with a web personalization system. A context-aware personalization system (CAPS) is developed which is able to model and build contextual and personalized ontological user profiles based on the user’s interests and context information. These profiles are then exploited in order to infer and provide contextual recommendations to users. The methods and system developed are evaluated through a user study which shows that considering context information in web personalization systems can provide more effective personalization services and offer better recommendations to users. 相似文献
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动态挖掘算法考虑顾客随时间变化的动态行为轨迹的特性,采取动态追踪,以顾客的动态行为轨迹为依据实现对顾客的个性化推荐。由于行为轨迹中时间段划分跨度对推荐源数据实用价值存在影响,故提出了时间约束定义,同时完成了该算法中自动学习功能的实现。实验结果表明,基于该算法的推荐系统有较高的推荐准确度。 相似文献