面向个性化服务的网页特征描述

个性化服务研究核心点在于准确描述用户兴趣,即对用户访问过并感兴趣的网页进行准确描述。现今对网页特征描述方法还未有系统的研究。针对网页特征描述中涉及的特征抽取范围,特征词规范化及词语权重计算3方面内容进行了分析研究,将改进后的新方法应用于个性化服务系统时取得了较好的信息推荐效果。     

基于Web浏览内容和行为相结合的用户兴趣挖掘

通过对用户浏览的Web页面进行聚类分析,并与采用线性回归分析用户浏览行为相结合,得到了采用加权关键字矢量表示的用户兴趣模型,实验证明该模型能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣浓度,提高个性化信息服务的效率。     

个性化服务中用户近期兴趣视图的生成

随着时间和环境的改变,Web用户的兴趣也会随之改变,在信息服务中应该能捕获到用户的这种近期兴趣变化以便能为用户提供更好的个性化服务。对现在描述网页的特征片技术中的关键词权重的计算做了改进以更加准确地描述网页,给出了利用行为分析得到网页兴趣度的方法,进而给出了根据某领域的标准分类树形成网页分类树,并最终生成能准确表示用户近期兴趣的兴趣视图的新方法。以此进行个性化推荐也更加有效。     

矩阵模型表示下有限自动机等价判定方法

该文在有限自动机的矩阵模型表示方法1基础上,采用矩阵理论和布尔代数为工具,提出了一种有限自动机等价判定的新方法。该方法不仅有利于算法设计和计算机自动处理,其处理方法对采用矩阵模型研究有限自动机理论及应用问题也有一定学术参考价值。     

个性化服务中基于行为分析的用户兴趣建模

为了更好地为用户提供个性化服务,本文从心理学的角度运用内驱力理论发现Web用户的浏览行为和他对网页是否感兴趣密切相关,并提出用线性回归模型来描述它们之间的相关性。通过实验验证了我们提出的这种回归模型是成立的、合理的和有效的。通过分析用户浏览行为计算出来的兴趣度可以应用于Web信息服务领域中的许多方面,对个性
化服务系统的研制有着重要影响。