基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

Internet信息过滤中用户个性化模式的构建

提出了个性化信息过滤技术，并对其基本原理进行了阐述；构建了用户个性化模式，给出了用户分类算法。最后，对当前存在的问题进行了总结。     

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段.针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案.研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题.     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.     

基于Web使用挖掘的实时聚类算法

本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术，针对个性化系统的功能及特点，论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用，提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明，该算法不仅有效，而且具有较高的准确度，能适应用户短期浏览的变化.     

电商基于大数据的关键技术研究

电商使用个性化推荐系统分析用户的兴趣偏好,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,为每个用户提供个性化服务。在很多电商个性化推荐技术中,作为当今运用最广泛、最成功的推荐策略,从而改善了SVM算法在电商数据挖掘方面的性能,并且验证了采用数据挖掘算法应用到电商研究是可行的,并且具有较高的准确性。     

基于改进BP神经网络的个性化推荐算法研究

个性化推荐是根据用户的喜好向用户推荐个性化的产品、信息或服务等,在大数据时代能有效地解决信息过载的问题。提出基于改进BP神经网络的个性化推荐算法,研究了如何建立混合推荐模型,采用BP神经网络训练提高算法中用户相似度计算的准确性。在真实数据集上的实验结果表明,该算法能有效减小用户相识度计算偏差,提高用户个性化推荐的推荐质量。     

一种基于CBR的个性化推荐算法

随着搜索引擎的快速发展,个性化搜索、社会化搜索已经成为搜索引擎发展的主要发展方向.本文针对用户搜索经验的再利用问题,探索个性化搜索算法.在简要介绍前期工作基础上,重点讨论了用户建模技术、检索案例以及案例排名等问题,提出了一种基于CBR的个性化推荐算法,并在ExpertRec推荐系统进行实验,结果表明,该算法推荐效果良好...     

一种基于用户偏好序列的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,它不能真实地反映用户的兴趣偏好.针对此缺点,提出了一种新的协同过滤推荐算法,该算法根据用户偏好序列的相似性来搜索目标用户的最近邻居和产生推荐,从而有效地解决了传统协同过滤推荐中过分依赖不能真实反映用户兴趣偏好的用户等级评价的问题,改进了传统协同过滤算法中计算邻居用户的方法.实验结果表明,该算法在个性化推荐系统应用中取得了较好的推荐效果和推荐质量.     

基于领域本体的个性化文本信息检索

为了解决传统检索技术无法为用户提供个性化服务和检索效率低的问题,提出了一种基于领域本体的个性化文本信息检索模型,阐述了该模型的结构和关键算法,并验证了算法的可行性。实验结果表明:基于领域本体的个性化文本信息检索能有效提高信息检索的准确率和效率。     

一种有效的基于密度聚类的排序算法

个性化搜索引擎研究的目的是使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求,而排序算法在搜索引擎技术中占有着核心的地位.提出了一种基于改进的DBSCAN聚类的个性化排序算法,在全文搜索包Lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法提高了用户搜索的准确率和召回率.     

基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术，通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析，发现用户的阅读习惯和阅读兴趣，进而为用户进行个性化的文献推荐，从而提高网站对用户的吸引力。     

网上商品信息采集Agent系统的结构与实现

探讨了一个面向Internet的个性化商品信息采集Agnet系统。该系统采用用户与用户Agent以及用户Agent与信息Agent的交互机制，采用分布式智能体Agent技术，相关反馈学习算法和基于多用户个性化模式的层次智能信息滤波算法，智能化适应用户兴趣的变化及环境的变化，反映了当前及今后信息检索领域发展的趋势。该系统适用于电子商务中的分布在Internet上的商品信息，有效地解决了现有系统在交互方式，自适应用户兴趣和信息源的变化，高效并行检索等方面的不足，满足不同用户个性化检索的需求，主动地帮助用户完成商品信息采集任务，方便了用户，能够满足人们在信息采集时的个性化要求，节约了用户的时间和精力，是“主动服务”的电子商务，具有灵活性和适应性。     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。     

基于复杂网络的一种个性化推荐新算法

结合协同过滤推荐算法和基于复杂网络的分析算法,提出一种新的个性化混合算法.在资源分配过程中,混合算法考虑到用户将自己的资源进行商品分配时采用平均分配,而商品将特定用户分给自己的资源向另一个用户分配时正比于两位用户的相似性.数值试验结果表明:新算法大大提高了推荐的精度和个性化程度.     

基于Web2．0用户个性化推荐系统分析

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库．采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2．0用户个性化推荐系统．以提高推荐结果的准确性。     

基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法

传统算法计算与存储开销大,影响推荐结果准确性,不适于含大规模数据的人工智能跨境电商导购平台信息的个性化推荐的。为此,通过大数据技术研究人工智能跨境电商导购平台信息个性化算法,使得大数据技术在Hadoop平台实现,通过Map将任务分解成多个任务,采用Reduce将分解后多任务处理结果集合在一起,获取最终处理结果。通过两个MapReduce与一个map对平台中用户偏好获取算法进行并行化处理。针对用户偏好,通过关联规则挖掘获取和用户偏好相符的商品,推荐给用户。结果表明:所提算法推荐准确率、召回率和平均精度均高于其他算法;所提算法推荐商品符合用户偏好;所提算法推荐商品信息点击率与转换率最优。可见所提算法推荐精度高,推荐商品信息可满足用户偏好,应用性强。     

一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

基于.Net的全文搜索引擎设计与实现

随着互联网信息多样化和爆炸式的发展,人们面临着"信息迷航"和"信息过载"的困扰;当代社会对信息检索的需求不仅仅局限在通用搜索引擎,更需要针对特定领域设计出个性化搜索引擎。通过分析研究网络搜索引擎的组成结构及利用Lucene构建搜索引擎的方法,在Lucene原有网页排序算法基础上,结合PageRank算法的思想和用户喜好权重,提出更具个性化的网页排序算法,以反馈给用户符合其个性化需求的搜索结果。在.Net开发平台,利用C#语言,结合几种开源API,完成了个性化网络搜索引擎系统的设计与实现。系统界面设计采用了XAML及Ajax技术,搜索结果显示模块采用异步传输技术,使用户界面更加友好。通过测试和分析,系统实现了个性化搜索,用户不翻页也可以查看全部搜索内容,用户的体验度得到了提升。下一步将增加爬虫对于网络错误信息的处理及对于病毒网站的过滤功能。