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1.
针对用户个性化服务的特定需求,文中提出了一种基于Agent的个性化信息过滤系统的设计思想及其实现过程。采用基于主题的过滤和基于兴趣的过滤相结合的过滤方法对信息分两次过滤,同时利用Agent跟踪用户的浏览行为,从而提供隐式反馈。系统能够根据文本的内容自动判别文本所属主题分类,并计算待过滤信息与用户兴趣之间的相关度,最后利用用户的反馈对用户兴趣模型进行更新,从而帮助用户准确获取有用信息。 相似文献
2.
基于Agent的个性化信息服务系统的开发与设计 总被引:5,自引:0,他引:5
文章针对现有搜索引擎技术的不足,提出了一个个性化信息服务系统开发模型,并给出了该模型的工作原理,论述了该模型所采用的关键技术。 相似文献
3.
邱春艳 《计算机与信息技术》2006,(12)
如何为用户提供更为满意的、符合其个性化的信息过滤,已成为一个重要的研究课题。针对这一情况,本文提出了一个基于隐式反馈的个性化信息过滤的设计思路和实现方法即通过观察用户与系统交互的动作学习用户的兴趣,根据用户兴趣帮助用户过滤掉那些他不感兴趣的信息。并对其涉及的关键技术用户兴趣建模,文档的表示和信息的过滤等方面进行了详细描述,并对当前存在的问题进行了探讨。 相似文献
4.
个性化教学实现方法的研究是人们对远程网络教学提出的更高层次要求,也是未来教育信息化发展的必然趋势。本文从现有远程网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发,提出了一个基于Agent的个性化远程教学系统原型,从而为用户提供有针对性的个性化服务。 相似文献
5.
6.
个性化网络信息过滤Agent的反馈评价机制 总被引:3,自引:1,他引:3
李卫华 《计算机工程与应用》2002,38(3):158-160
文章描述了信息过滤的作用,并介绍了一个基于Agent的万维网文档信息过滤系统。文中提出了个性化网络信息过滤Agent的结构及其实现方案,并讨论了用相关反馈评价机制更新用户兴趣模型的问题,建议用决策树从用户分类的文档集中学习用户的信息兴趣。 相似文献
7.
本文从现有信息服务系统的不足出发,提出了一种基于移动Agent技术的全新信息服务模式,较好地满足了用户个性化方面的需求。文中详细阐述了系统的体系结构和设计思想,并对实验结果进行了分析。 相似文献
8.
随着Internet普及和应用,电子商务已经成为一种发展趋势。网络的安全日益引起人们的关注。提供一定的手段,实时对网络中的信息进行监测具有十分重要的意义。本文利用向量空间模型、TC3分类算法、Rocchio反馈模型等构造了一个具有反馈机制的网络信息过滤系统(NIFS),并且从信息过滤系统结构、网络信息捕获、用户兴趣文件(Profile)的形成与重构等方面对网络信息过滤系统(NIFS)基本理论和实现方法进行了详细的讨论。 相似文献
9.
基于Agent的个性化信息服务 总被引:15,自引:1,他引:15
文章提出了基于Agent技术所实现的个性化信息服务,利用面向对象思想实现了Agent类模型,并说明了A-gent能提供的几种新的服务模式。利用这样的Agent类模型实现了个性化信息服务系统的开发框架,解决了现有的个性化信息服务存在的某些问题。 相似文献
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11.
许琦 《计算机与数字工程》2014,(10)
论文提出了一种基于向量空间模型的用户个性化需求建模方法。对关键词权重算法作出改进,将网页分为四类逻辑段,通过计算关键词在各类逻辑段中的权重而加权得到综合权重。采用基于内容的构建原则和反馈原则,将用户模型构建分为训练阶段和自适应学习阶段。在训练阶段由用户给出的样本文档与关键词采用类重心分类算法训练得到初始用户模型;在自适应学习阶段,提出了基于 Rocchio 算法的周期性自适应学习机制,根据用户对过滤结果的评价,调整用户模型,以提高对用户个性化需求的动态追踪能力。开发了个性化信息过滤原型系统。以中国服装网为实验数据源,对比百度搜索引擎,测试系统的信息过滤性能。实验结果表明,系统索引更新及时,响应速度快,返回的信息更精确,更合理,更加符合用户的实际需求。 相似文献
12.
13.
分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程.最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。 相似文献
14.
分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。 相似文献
15.
目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求,协同过滤算法作为应用最成功的推荐算法,依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题,制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基于用户行为的个性化商品推荐系统,主要采用前融合组合推荐策略,避免了单纯使用协同过滤算法的弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程,最终通过实验验证了本推荐系统具有良好的推荐效果。 相似文献