基于神经网络模型的个性化服务研究

由于Web上信息的异构性、多样性和动态性,互联网也带来了所谓的"信息过载"和"信息迷向"的问题,个性化服务系统按照特定的用户群体和个人的需求定制服务的内容和表现,可以预测用户的需求,提供主动服务,其基本原理就是根据对各个用户不同的兴趣描述,通过相应的推荐算法为用户提供符合其兴趣的信息.待用户兴趣特征确定后,就可以建立用于个性化网页推荐的用户神经网络模型,向用户推荐个性化网页.     

用户个性化推荐系统的设计与实现

为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库.基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息.此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统.试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息.     

教育网站个性化推荐系统中的一种用户兴趣模型的建立

用户兴趣模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等，通过这些信息，系统可以发现和预测用户的信息需求，从而对用户进行个性化的信息推荐服务。用户兴趣模型是影响推荐系统服务效率的重要因素，因此针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一。本文从教育网站用户对象特点出发，提出了将用户兴趣分为固定兴趣与临时兴趣相结合的动态模型：     

教育网站个性化推荐系统中的一种用户兴趣模型的建立

用户兴趣模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的信息需求,从而对用户进行个性化的信息推荐服务.用户兴趣模型是影响推荐系统服务效率的重要因素,因此针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一.本文从教育网站用户对象特点出发,提出了将用户兴趣分为固定兴趣与临时兴趣相结合的动态模型.     

移动端个性化旅游推荐系统模型设计

本文在基于现有的个性化推荐研究基础,提出了用户情境和文本内容组合推荐的方法,并构建了用户兴趣矩阵模型,设计了一套个性化推荐系统。本系统可以依据移动用户的偏好为用户提供推送服务。该系统由移动端及云平台服务器构成,移动端对用户信息进行采集,并展示推荐数据;服务器端收集来自移动端的数据,展开数据分析,构建用户兴趣模型,结合文本处理技术获取推荐内容,推送给移动用户。     

个性化信息检索系统中用户兴趣模型的建立

个性化检索系统通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,从而实现对用户的个性化的信息推荐服务。而用户兴趣模型正是用户和兴趣的信息模型,用户兴趣模型直接影响到个性化的信息服务。     

基于电子商务的个性化推荐系统研究

在电子商务环境中,实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供个性化服务的关键任务。因此,建立用户兴趣模型和构建推荐库就成为个性化推荐系统的实现基础。论文通过网络爬虫获取到相关的网页,进行预处理后,采用SVM（支持向量机）分类文档建立推荐库。通过对用户访问路径、搜索关键字等分析,获取用户兴趣,采用向量空间模型表示用户兴趣,利用机器学习构建用户兴趣模型。在推荐库和用户兴趣模型的基础上,加入推荐引擎,实现了基于电子商务的个性化推荐系统。     

面向移动应用的探索式个性化服务推荐方法

个性化推荐系统是应用系统中广泛应用的技术之一,用户兴趣偏好模型的建立与更新是个性化推荐系统的关键环节,针对移动设备位置随时变化的特点,以移动端的应用系统为研究对象,提出了一种随用户位置变化而动态更新的用户兴趣偏好模型,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户兴趣偏好模型表示方法、用户兴趣关键字提取、用户兴趣偏好模型的建立与更新算法进行了详细描述,最后利用用户兴趣偏好模型根据协同过滤算法进行个性化推荐,并根据用户对推荐结果的评价进一步修正用户兴趣偏好模型.用户兴趣偏好模型采用基于兴趣关键字的向量空间模型表示,用户兴趣关键字由根据TF-IDF算法获得的用户隐式兴趣和用户参与的显式兴趣相结合获得,用户位置信息变化时,系统获取当前位置附近的服务,对已存在于用户兴趣关键树中的服务权值进行增强,而对不存在其中的进行遗忘以调整用户兴趣树从而更新用户兴趣偏好模型.验证表明,该方法推荐的服务更符合用户所处的位置上下文环境,并且具有高度的可达性.     

个性化影片推荐系统中用户模型研究

个性化影片推荐服务是解决目前网络视频服务中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法.针对影片点播应用,给出个性化影片推荐服务系统的架构,根据用户点播历史记录即可实现与用户当前兴趣相关的影片推荐.提出基于本体论的影片模型,该模型有效保存了影片中与用户点播相关的信息,并在此基础上提出新的用户兴趣偏好学习算法,建立用户兴趣偏好模型.实验结果表明,基于影片本体论模型的推荐效果与传统方法相比,具有更高的准确率.     

用户兴趣模型的表示和更新机制

面对因特网的海量信息,为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务,提出了用户兴趣模型的表示和更新机制．它根据用户提供的各类示例文档,将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素．在聚类分析基础上,考察特征项、段落和类别的表达能力,建立用户兴趣模型,通过计算与文本的匹配程度,将满足约定条件的文本推荐给用户．利用相关反馈,追踪和更新用户兴趣模型,提高个性化信息服务的效率。     

基于语义网络的人体经络用户界面研究

将语义网络用于表征人体经络系统中复杂概念之间的关系,构建经络知识库,为建立智能化人机交互提供基础;同时将语义网络引入到系统用户界面设计,为信息用户提供智能引导,使系统能够根据用户的真实需求,为用户提供主动地、有针对性的个性化导航服务,提高用户的学习效率。     

Utilizing contextual ontological user profiles for personalized recommendations

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.     

基于隐私保护的个性化推荐系统

针对传统个性化推荐系统存在的隐私容易泄露的缺点,提出一个基于代理的智能推荐系统,在向用户提供准确方便的内容推荐服务的同时保护用户隐私。在该系统中,所有用户私有信息的操作都在客户端执行,使用户隐私得到完善的保护。以嵌于RSS阅读器中的个性化广告系统为例,表明该方法能准确地推荐用户感兴趣的内容并且保护用户隐私。     

一种社会化标签系统的用户兴趣建模方法

随着互联网技术的发展,海量信息同时呈现,使得用户难以有效发现本身感兴趣信息,并且大量的网络暗信息少人问津,难以被普通用户获取,为了处理信息过载问题,出现了个性化用户系统,以弥补海量信息中用户很难找到有用信息的问题。而只有具备了精准的用户兴趣模型,个性化用户系统才得以真正存在。因此用户兴趣建模的研究与探索具有深远的意义。从而,本文首先介绍了社会化标签Tag系统,其次分析了用户兴趣建模的四种表示方法,最后讨论了一种基于社会化标签系统的兴趣建模方法。     

一种面向科研在线的个性化推荐系统

电子邮箱的推送功能对信息传播和推广有重要作用,而科研在线云平台的邮箱推送功能出现信息过载问题后却使得推送邮件可能变成垃圾邮件。为解决该问题,本文介绍了一种基于科研在线云平台的个性化推荐系统,通过推荐模型将资源进行排序,并按周选取得分最高的一部分资源通过推送邮件推荐给用户。系统运行测试表明,通过个性化推荐的动态信息更加符合用户兴趣,有助于增加科研在线团队文档库动态汇总邮件的点击率,增强用户体验。     

一种基于改进型协同过滤算法的新闻推荐系统

将个性化推荐技术运用于新闻阅读应用,以其快速、精准的特点帮助用户快捷获取兴趣新闻,是值得挖掘的研究方向。设计并实现了一种新闻推荐系统,该系统基于用户协同过滤推荐技术,通过收集用户数据,计算阅读耗时因子对用户偏好值进行修正,纳入新闻热度影响并通过热度惩罚用户相似度值;然后基于相似邻居集对用户未阅读的新闻进行Top-N排序得到推荐列表,从而向用户推送其感兴趣的新闻。经测试,原型系统能够实时更新用户兴趣模型,达到推新、推准的效果,各项功能均已达到设计预期目标。     

基于身份和上下文的个性化服务研究

由于人们所处的环境各不相同,个性化服务已经成为信息时代不可回避的课题。个性化服务通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,从而实现主动推荐的目的。本文针对个性化服务,阐述了一种金融服务案例的实现过程,即高尔夫场景下的个性化服务获取。通过该系统,用户可以为自己量身定制符合自身需求的优惠信息,并根据系统提供的理论最优决策建议做出相应的理财规划。     

在线教育平台中个性化学习资源推荐系统设计

为了通过充分挖掘和分析用户的学习行为规律及认知特点,借助互联网和人工智能技术提升个性化教育的深度和广度,设计了一个包含用户画像的个性化学习资源推荐系统。该系统由数据层、数据分析层和推荐计算层构成。数据层由用户数据以及包含知识资料、学习资料和标签集的资源库组成;数据分析层融合了以基础信息、学习行为等为代表的静态数据和动态数据,据此为用户生成个性化画像、提供直观形象的学习反馈;推荐计算层则通过相似性分析和聚类算法发现用户的学习行为规律,使用TF-IDF方法挖掘用户的资源偏好,并据此给出个性化的学习建议。该系统已应用于一个以人工智能类课程为主的在线教育平台,为师生提供个性化画像、学习反馈与资料推荐的服务,当前处于第二个学期的试用阶段。     

基于遗忘函数的均值贝叶斯个性化排序算法研究

针对贝叶斯个性化排序算法未能充分应用用户的行为信息,导致算法在数据稀疏情况下推荐性能以及鲁棒性均大幅度降低的问题,提出了均值贝叶斯个性化排序(MBPR)算法,来进一步挖掘用户对隐式反馈信息的偏好关系。考虑到用户兴趣随时间变化的特征,又将遗忘函数引入MBPR算法中。该算法首先对用户的历史评分记录进行预处理;然后根据用户的评分信息对项目进行正负反馈的划分,对每名用户进行个性化建模,挖掘用户对未参与项目的喜好程度,生成推荐列表。为验证提出算法的推荐性能,在公开数据集MovieLens及Yahoo上进行分析和对比实验。实验结果表明该算法的推荐性能及鲁棒性较对比算法均有显著提高。