基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模*

为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题,并提出具体权值算法,提高了权值计算的准确性。实验结果表明,改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。     

基于查询意图识别与主题建模的文档检索算法

传统的搜索引擎仅返回给用户包含查询关键字的文档,忽略了查询背后用户真正的信息需求。为此,将文档检索看作个性化推荐问题,提出一种查询意图识别的主题模型个性化检索算法。对用户检索历史进行潜在狄利克雷分布主题建模,结合检索历史主题模型识别用户查询的潜在意图,并按主题相关度进行文档推荐,计算查询到文档集的KL距离对文档集排序,最终返回给用户个性化检索文档列表。实验结果表明,与基于协同相似计算和基于用户聚类的推荐算法相比,该算法能够更准确有效地为用户提供个性化检索。     

.基于用户查询扩展的自动摘要技术*

提出了一种新的文档自动摘要方法,利用非负矩阵分解算法将原始文档表示为若干语义特征向量的线性组合,通过相似性计算来确定与用户查询高度相关的语义特征向量,抽取在该向量上具有较大投影系数的句子作为摘要,在此过程中,多次采用相关反馈技术对用户查询进行扩展优化。实验表明,该方法所得摘要在突出文档主题的同时,体现了用户的需求和兴趣,有效改善了信息检索的效率。     

基于空间向量模型的用户建模算法改进

建模算法属于个性化搜索引擎的范畴，而空间向量建模是表示页面特征和用户兴趣的方法之一。建模的效率的好坏直接影响到个性化搜索的准确性。文章在基于统计学的基础上对特征词频率计算的作出了适当的调整，通过引入非线性函数使得特征词的权重非线性增加，更加反应了词语的频率的真实性。建模算法的改进更加考虑了特征词的所在的位置，提高用户兴趣向量的准确性，改进了计算页面特征向量和用户兴趣向量的相关性，从而提高了个性化兴趣度的准确性，使个性化搜化更加符合用户的兴趣。     

基于文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘方法

微博平台隐含潜在的用户信息,通过微博数据挖掘用户兴趣具有重要的社会意义。结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘（TCID-MUIM）方法。首先,通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;其次,利用二次Single-Pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将簇合并为同一文档以弥补微博文本短小难以挖掘主题信息的问题;最后,通过LDA模型建模,并考虑用户兴趣随时间变化的问题,引入时间因子,将微博—主题矩阵压缩为用户—主题矩阵,获取用户兴趣。实验表明,较之传统建模方法与合并用户历史微博为同一文档的建模方法,TCID-MUIM方法挖掘的用户兴趣主题具有更好的主题区分度,且更贴合用户的真实兴趣偏好。     

基于微博扩展的用户兴趣主题挖掘算法

为解决基于微博的用户兴趣建模存在建模不全面的问题,提出一种基于微博扩展的用户兴趣主题挖掘算法。通过结合用户自身兴趣及用户关注人的兴趣来扩充微博用户兴趣,将兴趣分为长期兴趣、过期兴趣、近期兴趣,利用改进的TF． IDF算法分析相关微博内容,利用基于时间及文档频率加权的主题词重要度计算兴趣主题词得分,得出综合全面的用户兴趣。实验结果表明,综合分析用户及用户关注人的兴趣,可以有效得到真实、全面、包含潜在兴趣的用户个人兴趣。     

个性化检索系统中用户兴趣模型的研究

个性化检索服务已成为提高信息检索查准率的有效途径。论文针对用户兴趣模型的构建,在传统TFIDF算法的基础上,提出了一种基于文档结构和网页兴趣权重的TFIDF算法,并给出了用户兴趣模型的更新算法。实例分析表明,基于该文算法的用户兴趣模型能够改善用户兴趣的捕获情况。     

一种融合信任和项目卷积描述信息的PMF算法

针对现有概率矩阵分解(PMF)技术的个性化推荐系统在采用社交网络中信任信息时常常忽视项目相关描述文档信息的问题,提出一种融合用户信任和通过卷积网络以获取项目描述等信息的PMF模型.首先,利用用户偏好信息和行为轨迹信息构建一种新的信任网络;然后,通过卷积神经网络从项目描述文档中提取项目潜在的特征向量;最后,在概率矩阵分解过程中同时利用评分数据、信任网络中用户的信任信息和项目的描述信息,计算用户和项目的潜在特征向量以预测评分并进行个性化推荐.为验证算法的有效性,选择3种算法在4个数据集上进行对比,实验结果表明所提出的算法在推荐精确度和鲁棒性方面优于其他3种算法.     

基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法

针对推荐系统中用户的个性化需求,提出一种基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法.通过分析用户行为数据,从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效3个角度分析用户的兴趣构成,对用户兴趣进行三维建模,并在此基础上,逐步添加维度,设计用户之间兴趣相似度的三级计算方法.在真实推荐系统数据集上的实验结果表明,用户兴趣三维模型比一维模型、二维模型更能准确地表征用户兴趣,基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法能够提高个性化推荐的准确率.     

基于主题信息的项目评审专家推荐方法

针对为项目自动推荐评审专家的任务特点,提出一种基于主题信息的专家推荐方法。在分析项目与专家描述文档的属性特点后,使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词,通过统计主题词词频的方法构建主题特征空间,并结合文档属性栏目的重要性因素,利用TF-IDF特征提取算法分别获得项目文档与专家文档的主题特征向量,采用改进的相似度算法计算项目与专家主题特征向量的相关度,并选择与项目相关度较高的专家作为推荐结果。实验结果表明,该方法的推荐效果优于使用TF-IDF+余弦相似度计算的推荐方法,准确率、召回率和综合评价指标F值平均提高了4.87%,5.04%和4.97%。     

一种基于用户属性的搜索算法①

如何提高搜索的准确度是搜索算法改进的一个重要方面。提出了一种基于用户模型的搜索模式相适度算法,首先定义了一系列搜索模式,在搜索模式中有与之匹配的用户模型和相应的信息排序策略。用户检索时,利用空间向量模型计算出与用户最匹配的搜索模式,然后根据所选搜索模式中定义的排序算法,将最切合用户信息需求的数据优先呈现给用户,将用户属性作为信息重排的依据,达到针对用户的具体情况提供个性化搜索服务的目的。实验证明,本算法在可接受的时间消耗下,极大地提高了信息搜索的准确度。     

基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。     

PCC:一个对单用户建模的个性化对话系统

对话系统是自然语言处理（NLP）领域中一个重要的下游任务,在近几年得到了越来越多的关注,并取得了很大的发展。然而尽管对话领域已经取得了许多优秀的成果,现有的对话模型在拓展个性化方面依然有很大的局限性。为了使对话模型更符合人类的对话方式,拥有更好的个性化建模能力,该文提出一种新的对单个用户建模的个性化模型PCC（a Personalized Chatbot with Convolution mechanism）。在编码端,PCC通过文本卷积神经网络（TextCNN）处理用户历史回复帖子以得到用户兴趣信息;在解码端,使用相似度搜寻用户历史回答中与当前问题最为匹配的回复和用户ID一起指导生成。实验结果证明,该文模型在生成回复的准确性和多样性上均有较大提升,证明了历史回复信息在个性化建模方面的有效性。     

基于用户动机模型的搜索引擎研究

提出一种基于用户动机模型的网络搜索引擎和一种提高用户行为模型构建效率的方案.动机模型建立于用户与搜索引擎之间,用以辅助用户检索,以达到提高搜索引擎检索效率和准确率的目的.以人类行为学为理论基础,以个性化技术为手段,从而合并相似的用户行为模型以构建用户动机模型.通过实验,验证了基于用户动机模型的搜索引擎比通用搜索引擎能更好地适应用户的需求.     

一种基于用户查询行为模型的案例查询算法

传统的案例查询算法通过被动响应用户的查询请求为用户返回与查询请求相关的案例,忽略了用户查询行为能够对案例查询过程进行指导。提出了一个基于用户查询行为模型的案例查询算法,通过收集用户的查询请求,利用用户查询行为之间的相似度建立用户查询行为的分类模型;分析了用户查询行为的分类算法,重点论述了用户查询行为模型对案例查询过程的指导过程。实验结果表明,该方法能够有效地提高查询结果召回率以及查询成功率。     

双向蚁群算法的智能消防疏散图路径规划

当前我国正处在城市发展高速时期,综合建筑不断涌现,这时可根据火灾实时信息自动调整疏散路径的智能消防疏散图应运而生。路径规划算法是智能消防疏散图的重点研究方向之一。针对智能消防疏散图需结合火场信息动态规划路径等问题,提出了一种改进双向蚁群算法。添加了双向搜索策略,提高了算法全局搜索能力;结合A*算法改进了初始信息素分布,减小了算法初期搜索盲目性;改进了信息素更新策略,提高了算法收敛速度;结合火场信息和转向惩罚系数对算法蒸发系数、启发函数和转移概率进行改进,降低了陷入局部最优风险,提高了算法搜索效率和路径平滑性,并有效避开了火灾影响区域。通过仿真验证了算法有效性。     

PageRank算法的分析及其改进

在分析PageRank算法存在偏重旧网页、主题漂移、网页权值均分、忽视用户浏览兴趣现象的基础上,对其进行改进,考虑网页修改日期、网页文本信息、网站权威度、用户兴趣度等重要因素,重新计算网页PR值。实验结果表明,改进算法可提高搜索引擎对网页排序的准确度,以及用户对检索结果的满意度。     

用户反馈式主题相关度算法研究

主题相关度算法是搜索引擎的重要组成部分,影响搜索引擎的用户体验．本文将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,并参考知识本体,给出一个利用用户反馈的判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法能有效提高用户搜索的准确率和召回率。     

一种改进Minhash的分布式协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容。衡量用户（资源）的相似性是协同过滤算法的核心内容,在数据量大的系统中,用户（资源）的相似性度量会面临准确性和计算复杂性等问题,影响到推荐效果。提出一种改进的协同过滤推荐算法,提取用户兴趣偏好的多值信息,运用改进Minhash算法度量用户相似性,并结合Mapreduce分布式计算,合理、高效地产生用户邻居,实现对用户的评分推荐。实验结果表明：改进算法能有效改善大数据集的推荐准确性并提高推荐效率,降低了推荐耗时。     

Fuzzy User Modeling for Information Retrieval on the World Wide Web

Information retrieval from the World Wide Web through the use of search engines is known to be unable to capture effectively the information needs of users. The approach taken in this paper is to add intelligence to information retrieval from the World Wide Web, by the modeling of users to improve the interaction between the user and information retrieval systems. In other words, to improve the performance of the user in retrieving information from the information source. To effect such an improvement, it is necessary that any retrieval system should somehow make inferences concerning the information the user might want. The system then can aid the user, for instance by giving suggestions or by adapting any query based on predictions furnished by the model. So, by a combination of user modeling and fuzzy logic a prototype system has been developed (the Fuzzy Modeling Query Assistant (FMQA)) which modifies a user's query based on a fuzzy user model. The FMQA was tested via a user study which clearly indicated that, for the limited domain chosen, the modified queries are better than those that are left unmodified. Received 10 November 1998 / Revised 14 June 2000 / Accepted in revised form 25 September 2000