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.     

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。     

人体经络系统中的个性化信息服务研究

人体经络较为复杂,涉及到经络、穴位、疾病、脏腑和针灸等方面的知识,容易导致＂信息迷航＂,且对于不同的用户,信息需求也各不相同。针对该问题,文章系统地研究了人体经络系统中的个性化信息服务,构建了用户兴趣模型,并根据用户对场景的访问次数和停留时间来更新用户的兴趣模型,在此基础上提出基于相似用户兴趣的个性化推荐算法,从而实现为用户提供个性化的信息服务。实验结果表明,系统能根据用户信息及其交互行为,有效地推荐与用户兴趣相关的信息,较好地为用户提供个性化的信息服务。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于隐性反馈的自适应推荐系统研究

介绍个性化自适应推荐系统的整体架构与设计方法。阐述用户兴趣模型的建立,包括对用户个性化信息的收集、精炼处理、模糊语意处理、解模糊化及满意度计算。引入模糊自适应共振理论网络进行项目聚类分析,并进行推荐处理,实现自适应推荐服务。实验结果表明,系统对用户兴趣判断比较准确,能及时掌握用户兴趣偏移,推荐效果良好,且基本稳定。