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。     

一个个性化服务系统的设计与实现

个性化信息服务是能够满足用户的个体信息需求的一种服务。它通过对用户个体及使用习惯的分析而主动的向用户提供其可能需要的信息服务。本文介绍了一个个性化系统的设计和实现。该系统有以下几个特点(1)通过对用户行为轨迹的统计数据进行分析实现了用户兴趣焦点的动态演变。(2)系统通过在用户兴趣衰减模型中引入了菲波拉契数列有效的提高了用户兴趣衰减的灵敏度。(3)系统通过对相似用户的兴趣分析实现了预测用户的潜在兴趣焦点的功能。     

基于柔性的个性化服务系统的开发过程

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。为了有效解决个性化服务系统动态适应用户需求变化的问题,文章结合柔性的思想,提出基于柔性的个性化信息服务的概念,并给出了实现基于柔性的个性化信息服务系统的具体思路和解决方案。基于柔性的个性化信息服务将成为个性化服务的新模式。     

个性化服务技术研究

对个性化服务技术中的用户识别、用户描述文件、个性化推荐技术、个性化服务系统的体系结构及目前的研究方向进行了概述。从实现角度详细讨论了3种个性化推荐技术。个性化服务具有针对性,它的目的就是为了使用户更好地找到需要的信息,通过从用户访问网站的历史记录中得到用户的个人信息,利用个性化推荐的方法将信息推荐给用户。个性化推荐避免用户陷入信息的海洋,提高用户查询效率,使得用户可以得到他们真正想得到的信息,避免繁多的人工搜索。     

个性化服务技术研究

对个性化服务技术中的用户识别、用户描述文件、个性化推荐技术、个性化服务系统的体系结构及目前的研究方向进行了概述。从实现角度详细讨论了3种个性化推荐技术。个性化服务具有针对性，它的目的就是为了使用户更好地找到需要的信息，通过从用户访问网站的历史记录中得到用户的个人信息，利用个性化推荐的方法将信息推荐给用户。个性化推荐避免用户陷入信息的海洋，提高用户查询效率，使得用户可以得到他们真正想得到的信息，避免繁多的人工搜索。     

信息服务个性化过程中的精确信息匹配算法

随着信息数量和信息资源的持续增长,目前越来越需要个性化信息服务系统来为信息的需求者提供个性化的信息服务。而实现个性化的信息服务需要一种精确的信息匹配算法。该文提出了基于奇异值分解的个性化信息匹配算法,可以利用用户的特征信息完成个性化的信息匹配。该算法实现简单,可以应用到目前的一些信息服务系统中,如搜索引擎等。     

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.     

基于Agent的信息推送系统的研究

针对用户个性化信息服务的需求,本文通过分析搜索引擎与Agent技术的原理,提出了一个基于多Agent的个性化信息推送系统的模型.该模型可分为三层,每一层都由Agent来完成相应的功能:用户接口、信息过滤、兴趣学习及信息检索.其中监测Agent是在本系统中实现个性化信息服务的关键.     

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。     

基于协同过滤算法的微信小程序智能助手

随着信息技术和网络的不断迅猛发展,互联网的信息资源急剧增长.信息过载问题促进了个性化推荐技术发展.协同过滤算法通过在用户和信息之间建立联系,被广泛应用于电子商务各个领域.本文提出通过利用微信小程序来获取用户的个性化信息数据,并且通过协同过滤算法,为用户设计的微信小程序智能助手,能够为用户推荐符合用户个性化的生活服务信息.在本文中,介绍了智能助手的设计方法,并详细介绍了系统的功能和个性化推荐功能的实现.     

User preference mining techniques for personalized applications

Advanced personalized e-applications require comprehensive knowledge about their users’ likes and dislikes in order to provide individual product recommendations, personal customer advice, and custom-tailored product offers. In our approach we model such preferences as strict partial orders with “A is better than B” semantics, which has been proven to be very suitable in various e-applications. In this paper we present preference mining techniques for detecting strict partial order preferences in user log data. Real-life e-applications like online shops or financial services usually have large log data sets containing the transactions of their customers. Since the preference miner uses sophisticated SQL operations to execute all data intensive operations on database layer, our algorithms scale well even for such large log data sets. With preference mining personalized e-applications can gain valuable knowledge about their customers’ preferences, which can be applied for personalized product recommendations, individual customer service, or one-to-one marketing.     

一种上下文感知的旅游信息服务推荐方法

在旅游时游客很难预先知道自己的旅游需求,并且旅游偏好在旅游过程中也会发生变化.为了给游客提供即时高效的个性化信息服务,本文将上下文信息引入推荐系统,结合案例推理和神经网络,根据游客的喜好为用户提供个性化信息服务推荐.实验表明,该方法可较好克服推荐系统新用户冷启动的问题,提高旅游信息服务的准确率和提升游客服务的满意度.     

基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台

针对大数据时代下金融信息服务滞后性、片面性、同质化的问题,设计并实现了基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台. 该平台采用多通道采集、浅层语义处理等技术实现多源数据的采集、抽取与清洗,采用面向金融领域特征的网络观点分析等技术进行数据分析,为证券投资者、投资顾问及机构等三类用户提供及时、精准、个性化的金融信息服务,取得了良好的应用成效.     

基于知识图谱的金融新闻个性化推荐算法

个性化新闻资讯推荐能够有效地捕捉用户兴趣,提供高质量推荐服务的能力,因而吸引了大量高黏性用户,而知识图谱则以“实体-关系-实体”的形式表示事物间的关系,通过知识图谱中实体间的关系学习到更丰富的特征及语义信息。为更好地实现金融领域新闻的个性化推荐,提出一种基于知识图谱的个性化推荐算法KHA-CNN。结合金融业知识图谱,采用基于知识的卷积神经网络和层次注意力机制得到新闻文本的特征表示,并学习用户复杂行为数据特征。在真实数据集上的实验结果表明,与Random Forest、DKN、ATRank-like算法相比,KHA-CNN算法的F1和AUC指标分别提高了2.6个和1.5个百分点。     

A system for the provision of medical diagnostic and treatment advice in home care environment

Healthcare is an increasingly collaborative enterprise, involving broad range of healthcare services provided by many individuals and organizations. Apart from the provision of healthcare services to patients during hospitalization, the ability to assist people who have healthcare needs at their homes (e.g., the elderly) has become an increasingly critical issue. Provision of such personalized medical care services to patients requires readily access to integrated healthcare services ubiquitously. The integration of mobile and wireless devices with Grid technology can provide ubiquitous and pervasive access to Grid services. This article presents MASPortal, a Grid portal application for the assistance of people who are in need of medical advice at their homes. MASPortal is designed for use with wireless Personal Digital Assistants (PDAs) and provides remote access to an automated medical diagnostic and treatment advice system via an adaptive and easy to use interface. MASPortal has been implemented with a multi-layered security infrastructure in order to ensure secure access to healthcare processes and sensitive patient data.     

A middleware architecture for privacy protection

The issue of user privacy is constantly in spotlight since an ever increasing number of online services collects and processes personal information from users, in the context of personalized service provision. In fact, recent advances in mobile communications, location and sensing technologies and data processing are boosting the deployment of context-aware personalized services and the creation of smart environments; but at the same time, they pose a serious risk on individuals’ privacy rights. Although technology makes the collection of data easy, its protection against abuse is left to data protection legislation. However, the privacy requirements, other than being general and abstract terms to be regarded as legislature issues, should be brought down in technological reality and carefully accounted for in devising technical solutions. In order to limit the disclosure and avoid the misuse of personal data, this paper discusses an architectural proposal for a middleware system that will enforce protection of user privacy through technical means. The proposed architecture mediates between the users, the service providers and the law, constituting a middleware shield for individuals’ personal data.     

Proactive and reactive e-government services recommendation

Governmental portals designed to provide electronic services are generally overloaded with information that may hinder the effectiveness of e-government services. This paper proposes a new framework to supply citizens with adapted content and personalized services that satisfy their requirements and fit with their profiles in order to guarantee universal access to governmental services. The proposed reactive and proactive solutions combine several recommendation techniques that use different data sources i.e., citizen profile, social media databases, citizen’s feedback databases and service databases. It is shown that recommender systems provide citizens with accessible personalized e-government services.     

一种基于本体论的Internet信息个性化检索系统的Agent实现模型

本文通过结合本体论和Agent技术提出了一种基于本体论的Internet信息个性化检索的Agent系统的实现模式。该系统的实现可以在一定程度上缓解Internet网上信息过载的问题，结合领域知识，提供用户个性化信息检索服务，可提高Internet信息检索的准确率.