个性化系统中一种新的用户兴趣模型的建立

个性化推荐系统中,设计用户的兴趣模型是一个关键问题.通过分析web环境下用户的特点和浏览行为,提出了一种新的基于向量空间模型的混合模型,并根据用户对页面的访问次数,浏览速度和驻留时间来更新模型.模型便于实现,且更新及时,简单.     

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.     

基于网络内容和结构数据的用户浏览模型

Web推荐系统能为用户提供有针对性的个性化服务。但目前基于协同过滤和使用挖掘的推荐系统存在着诸如数据信息的不完整或不正确，推荐精度和质量不高等问题。为提高推荐系统的性能，必须将站点的内容和结构信息以及用户行为数据集成形成混合模式推荐系统，在推荐引擎里统一使用。基于此，本文提出一种新型Web推荐系统框架，能够将站点的内容，结构和用户的浏览行为综合考虑形成用户浏览模型，通过用户模型向用户推荐资源，初步实验表明该模型能有效改善推荐系统的性能。     

面向本地和外地用户情感分析推荐模型

针对地理标签和评论信息的情感倾向对于推荐系统性能的影响,本文基于地理标签和用户评论情感分析提出有关兴趣点的推荐策略,并建立了一种基于内容的推荐模型.本系统首先对用户兴趣点信息进行有效的补充,并实现了用户兴趣点相似度度量.对无标签评论数据进行情感分析及挖掘,获取其情感倾向度.同时本系统结合了时间滑动窗口,更准确地把握用户...     

基于Web浏览的高校图书馆用户个性化研究

本文对当前主要的Web挖掘技术和高校图书馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校图书馆用户在高校图书馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校图书馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。     

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。     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

基于Web浏览的高校图书馆用户个性化研究

本文对当前主要的Web挖掘技术和高校图书馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校图书馆用户在高校图书馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校图书馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。     

基于用户兴趣模型的信息推送系统研究

为了满足民航监管部门对庞大的各类民航信息有效、及时获取的需求,提出了基于多Agent的信息推送系统模型,通过显式和隐式的建模技术构建和完善向量空间模型描述的用户兴趣特征,并据此使用基于内容和向量空间相结合的方法实现信息的过滤和推荐,使系统提供的个性化信息服务尽可能满足用户真正需要。     

基于偏爱路径的个性化推荐系统

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。