加入时间因素的个性化信息过滤技术

提出一种加入时间因素的个性化信息过滤技术.在建立用户模型时,根据用户行为动态确定用户兴趣类别的数量并建立(调整)相应兴趣类别的特征向量.通过在表示用户兴趣类别的特征向量中添加时间因素,可以兼顾用户的短期和长期兴趣,跟踪用户的兴趣变迁.在信息过滤时,首先计算文档与用户兴趣类别的相似度,并根据时间参数调整最终得分.本系统每秒钟能学习文档267篇,为402篇文档评分;在召回率为70%时,精确率为57%.     

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。     

基于用户兴趣的个性化信息检索方法

目前检索工具的设计大多面向所有用户，而不考虑用户个人的兴趣，导致查准率较低. 由此提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法. 该方法利用ODP，把用户的兴趣映射到一个树形结构上，当用户提出查询时，根据用户的兴趣为其提供相应的检索结果. 考虑到人类大脑周期性衰减的生理特点，使用户特征文件随时间动态更新. 实验结果表明，所提出的方法能够基于用户兴趣实现信息的个性化推荐，从而更好地满足用户的需求.     

基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的研究

通过网络学习的web日志的使用挖掘,获取学习兴趣,建立兴趣模型.采用相似性度量方法对具有相似兴趣的学生用户进行聚类,实现了学习内容的个性化推荐系统.实验结果表明,基于用户兴趣模型的个性化推荐系统具有较高的准确率、新颖率和非预期率.     

Incremental Web Usage Mining Based on Active Ant Colony Clustering

To alleviate the scalability problem caused by the increasing Web using and changing users＇ interests, this paper presents a novel Web Usage Mining algorithm-Incremental Web Usage Mining algorithm based on Active Ant Colony Clustering. Firstly, an active movement strategy about direction selection and speed, different with the positive strategy employed by other Ant Colony Clustering algorithms, is proposed to construct an Active Ant Colony Clustering algorithm, which avoid the idle and ＂flying over the plane＂ moving phenomenon, effectively improve the quality and speed of clustering on large dataset. Then a mechanism of decomposing clusters based on above methods is introduced to form new clusters when users＇ interests change. Empirical studies on a real Web dataset show the active ant colony clustering algorithm has better performance than the previous algorithms, and the incremental approach based on the proposed mechanism can efficiently implement incremental Web usage mining.     

基于PLSA方法的用户兴趣聚类

为了在个性化搜索过程中能够准确地挖掘到用户的潜在兴趣并进行相应的聚类分析,提出采用潜语义空间的Zipf分布的特性,并结合PLSA(概率潜在语义分析)来获取全文的语义.即先通过Zipf分布原理找到文档的潜在语义空间,在此空间中对用户的兴趣进行聚类,并建立用户兴趣描述文件(user profile),即建立用户兴趣层次树.实验表明,所提出聚类算法的聚类效果明显优于传统的VSM(向量空间模型)的聚类效果,同时,在著名的CTI数据集上的个性化推荐实验结果也充分说明基于潜在语义空间构建的用户兴趣描述与用户真实兴趣相符合.     

基于带权语义距离的网页预取方法

为了体现词条之间的关系,更好地为用户提供个性化服务,提出了在语义网络下对用户兴趣建模的思想. 根据用户的访问历史,利用知网建立基于概念关系的用户兴趣森林模型. 通过计算机链接描述文字的平均带权语义距离,预取用户将来可能访问的Web页. 基于带权语义距离的网页预取方法对用户兴趣进行归纳,用带权语义距离反映词与词之间的概念关系. 实验结果表明,此方法的命中率较高,漏取率较低,平均命中率可以达到61%左右.     

面向用户兴趣的Web信息过滤系统

研究了面向用户兴趣的Web信息过滤系统的主要技术,包括用户兴趣表示、度量和更新、网页内容识别和网页信息过滤等技术,并在此基础上设计和实现了一个Web信息过滤系统。该系统能够进行一定的信息过滤,能够进行自学习,并随着用户兴趣的变化渐渐更新,基本能够实现用户的个性化信息服务需求。     

一种基于用户偏好的学习推荐方法

传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.     

基于查询\|概念的用户兴趣模型构建

针对查询\|概念二分图因概念抓取和查询词权重设计不足而导致构建的用户兴趣模型不合理的问题, 提出一种基于查询\|概念二分图的用户兴趣建模算法。通过tf×idf公式抓取概念, 并利用用户对查询词的浏览时间计算查询词的权重, 确保改进后的查询\|概念二分图能更准确地表示用户的查询意图。实验结果表明, 该算法构建的用户兴趣更为合理。     

从Web数据中挖掘频繁访问模式

提出了一种新的用户浏览行为模型，通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数，以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量，将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型。在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法。实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性。     

手持设备上基于隐式反馈的网页兴趣块提取

为使用户在手持设备上提取用户兴趣是重要基础,提出一种基于用户隐式反馈的方法。该方法从网页中提取兴趣块(用户感兴趣的网页内容),假设用户的浏览行为如在块上的停留时间、滚动次数、滚动速度、进入链接的次数等与用户是否对块感兴趣相关。从手持设备上的浏览行为中提取了34种隐式反馈特征,通过分析18个用户在608个网页的9474个块上的浏览行为,验证了其中29种特征与兴趣块的相关性,并且这种相关性能用于跨用户、跨网站的兴趣块提取。该文的研究成果可用于建立个性化的用户偏好模型,应用在手持设备上的自适应网页浏览中。     

Web Database Query Interface Annotation Based on User Collaboration

A vision based query interface annotation meth od is used to relate attributes and form elements in form based web query interfaces, this method can reach accuracy of 82%. And a user participation method is used to tune the result; user can answer ＂yes＂ or ＂no＂ for existing annotations, or manually annotate form elements. Mass feedback is added to the annotation algorithm to produce more accurate result. By this approach, query interface annotation can reach a perfect accuracy.     

基于加权概念网络的用户兴趣建模

提出了一种基于加权概念网络(WCN)的用户兴趣建模方法，该方法利用动态学习算法，挖掘蕴含在用户反馈文档中的概念及其概念关系，建立WCN的用户模型，从而捕捉和表述用户兴趣偏好．基于WCN用户兴趣模型，提出了检索提问个性化理解以及文档个性化重评价的实现方法．为了检验提出方法的建模性能，设计了信息过滤仿真试验．测试结果表明，WCN有较好的用户建模性能．     

A distributed service composition method based on service association

In this paper, a Web service composition architecture based on structured P2P network is proposed. Semantics is used to achieve service accurately matching and user personality customization. Through Web service virtual mapping（WVM） association the fast computing of distributed service composition based on the service function is also implemented. The Web service composition architecture and distributed service composition algorithm proposed in this paper solve a series of existent problems in ser- vice discovery and composition in distributed environment, and provide a service composition result meeting user personality requirement. At the same time, they improve the efficiency of service composition calculation.     

数字图书馆个性化服务用户模型研究

提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

General attribute based RBAC model for web services

Growing numbers of users and many access policies that involve many different resource attributes in service-oriented environments cause various problems in protecting resource. This paper analyzes the relationships of resource attributes to user attributes based on access policies for Web services, and proposes a general attribute based role-based access control（GARBAC） model. The model introduces the notions of single attribute expression, composite attribute expression, and composition permission, defines a set of elements and relations among its elements and makes a set of rules, assigns roles to user by inputing user＇s attributes values. The model is a general access control model, can support more granularity resource information and rich access control policies, also can be used to wider application for services. The paper also describes how to use the GARBAC model in Web services environments.