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。     

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。     

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.     

基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型的构造问题,文章利用用户浏览过的网页历史记录自动进行文本结构分析,获取网页信息的逻辑表示,将段落作为识别用户兴趣的基本要素,利用段落间的聚类分析和对用户兴趣的表达能力,获取最终的用户兴趣特征向量。提出了一种基于主题描述的二级层次用户模型,并给出了用户模型的动态调整算法,构建了一个基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统。模拟实验表明,该用户模型和个性化推荐算法能够有效地提高检索结果的准确性,并且具有良好的适应性。     

基于主题的Web信息个性化服务

实现互联网信息的个性化服务，是Web信息处理中的一个重要研究课题，本文在所提出的基于搜索路径Web网页搜索和基于多知识网页信息抽取方法的基础上，提出一种基于对象的信息层次模型新方法，可以有效描述Web用户的信息需求，将这三种方法有机结合在一起，构成了一个基于主题的Web信息个性化服务的解决方案，该方案既可以用于服务端，也可以直接应用在客户端，是一个轻量级网络信息服务解决方案。     

Web个性化推入技术与展望

对个性化服务技术中用户描述文件的表达与更新、资源描述文件的表达、个性化推荐技术及该领域的主要研究成果进行了综述。讨论了实现个性化服务的关键技术并对个性化服务技术进一步研究工作的方向进行了展望。     

个性化服务技术综述

对个性化服务技术中用户描述文件的表达与更新、资源描述文件的表达、个性化推荐技术、个性化服务体系结构以及该领域的主要研究成果进行了综述.通过比较现有原型系统的实现方式,详细讨论了实现个性化服务的关键技术.此外,分析了3个具有代表性的个性化服务系统.最后对个性化服务技术进一步研究工作的方向进行了展望.     

个性化搜索引擎研究

对搜索引擎个性化服务技术中的用户描述文档、资源描述文档、个性化推荐技术、个性化服务体系结构以及该领域的主要研究成果进行了综述.通过比较现有原型系统的实现方式,详细讨论了实现个性化服务的关键技术.     

基于Ontology的网页关系识别研究

对万维网上大量的网页之间进行特定语义关系的分析,将这样的工作用于搜索引擎中,可以实现智能化的查询,和提供其它个性化服务。本文借助于Ontology中的关系实例,在网页分类的基础上对网页之间的关系进行自动识别,同时提出了网页关系识别规则的自动生成和优化方法。     

基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务研究

为了解决煤矿企业网站用户查找信息难的问题,提出了一种基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务模型。该模型应用关联规则对新用户进行页面推荐,应用聚类算法对老用户进行页面推荐;并结合点击网页的次数、网页的浏览时间、雅可系数与最长公共路径系数来度量用户兴趣度的方法,可为用户准确地推荐其感兴趣的页面。测试结果表明,该模型能够有效地对网页资源进行分类并进行个性化推荐。     

基于改进用户浏览行为量化分析的兴趣网页获取

在大量的Web个性化服务模型或系统中,用户兴趣模型均是通过挖掘用户浏览历史网页获得的。因此从大量的浏览历史里获取用户兴趣网页对于Web个性化服务模型或系统十分重要。该文通过对用户浏览行为进行量化分析来判断兴趣网页,目的是为后续的用户兴趣建模提供准确的挖掘对象。在原有量化分析方法的基础上,该文对浏览行为的贡献值进行归一化,减少需要确定的参数,在一定程度上提高了算法的运行效率,使算法具有更好的可行性。     

Web信息检索结果个性化排序模型

本文讨论了如何从网页点击次数的统计数据中获得用户对网页中包含信息的评价.在考虑了网页内容,时间等因素对信息价值的影响后,给出了一种基于用户评价的对信息检索结果个性化排序的模型.模型根据用户浏览网页时的行为和用户的特征信息,预测用户对信息的需求,智能地对信息检索结果进行个性化的排序.模型实现简单,可以应用于多数信息检索系统,为用户提供个性化的信息服务.     

面向Web检索服务的个性化词典的研究与实现

为了更好地向用户提供个性化的Web检索服务,实现了一种改进的个性化词典的生成算法——IGAUPD,用于在用户浏览的大量兴趣网页中挖掘出真正符合用户兴趣的词语,以此缩小传统词库的容量,使得在用户兴趣建模时,能更快更准确地形成兴趣网页的特征描述,并更好地支持个性化检索。IGAUPD算法采用新的词权计算公式IWTUPD,以更好地描述词语在网页集中的重要性,有效排除频繁词。最后,用实验验证了由IGAUPD算法生成的个性化词典的优势。     

基于PageRank的Lucene排序算法优化与实现

随着Web技术的迅速发展,提供个性化服务的搜索引擎技术受到用户的广泛关注,网页排序是其中的关键技术之一。本文利用PageRank算法对原有的Lucene网页排序进行了改进,设计并实现了关于手机信息搜索的个性化搜索引擎。实验结果证明,改进后的排序算法能够较好地提高信息检索的准确度,为用户带来了优于Lucene自身排序的搜索体验。     

名人网页的相关度评价

本文介绍了北京大学天网知名度系统的设计与开发工作,重点论述了中文名人网页相关度评价的因素、算法和相应的检索结果。针对目前搜索引擎服务的不足之处,该工作旨在改进网上信息服务的质量,提高个性化网上信息服务的能力。本系统在北京大学天网搜索引擎的基础上,利用自然语言处理、特别是中文信息提取的新技术,结合网页信息的特点,针对名人网页的检索提出了一种新的网页相关度评价算法,改善了检索结果排序的合理性,提高了名人网页检索服务的质量。     

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。     

普适个性化多媒体服务技术综述

随着数字技术和通信技术的快速发展,越来越多的普适设备能够接收和处理更多的多媒体信息。提供面向普适环境的多媒体个性化服务成为今天研究的热点。从普适个性化多媒体服务研究的不同侧面对其进行了综述,介绍了普适个性化多媒体服务的通用体系结构;对实现普适个性化多媒体服务的关键技术进行了详细的描述,包括描述模型、媒体代码转换与适应技术、用户喜好获取与更新和多媒体推荐技术;最后总结了现有的研究及其不足,指出进一步需要研究的方向。     

基于数据挖掘的个性化网页推送服务模式研究

为满足用户及时获取个性化信息的需求,利用数据挖掘中的聚类分析方法对Web日志数据进行聚类,对网站已有用户的访问行为进行划分,得出各类别用户网页推送的数据集;采用关联规则方法提取聚类结果中各个簇的访问规则,完成个性化页面推送服务。结果表明该模式能够实现网站个性化页面推送的功能。     

数字图书馆个性化知识服务研究

目前大部分数字图书馆仍然采用以信息资源为中心的运行模式,主要通过搜索关键字以及网页中的超链接来服务于读者,不能够提供面向用户的知识服务。利用知识组织系统对全文信息进行再加工以形成知识库,并通过对用户行为进行分析以建立个性化Profile,从而实现智能检索、资源推荐及可视化导航等个性化知识服务。旨在探索性地实现从"以系统为中心"的传统数字图书馆向"以用户为中心"的知识型图书馆之服务形式的转变,从标准化服务向个性化服务的转变以及从资源的被动传递向主动推荐的转变。     

基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统

目前的网页推荐服务大都是基于对查询关键词的匹配来实现的,缺乏自动提取用户兴趣并进行推荐的能力。本文设计和实现了一个基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统Webpage-recom- mender,该系统采用特征提取技术,能自动识别用户的兴趣,并主动推荐和筛选与用户兴趣主题相关的网页。实验结果证明了该系统的有效性。