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个性化服务中用户兴趣的建模研究

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internet上数据的大量增加导致了"信息过载"和"信息迷向"问题,而个性化服务技术正好可以在一定程度上解决这些问题.用户兴趣建模作为个性化服务的核心技术,主要研究如何动态分析、计算出用户当前的兴趣信息,成为目前个性化服务的研究热点.本文首先分析了多元线性回归法计算用户短期兴趣,然后提出采用遗忘因子使原有兴趣随时间衰减,再动态更新用户兴趣信息;最后通过试验证明该用户兴趣模型能够及时反映出用户的兴趣变化.文章介绍了用户对页面感兴趣程度的计算、用户兴趣信息的计算包括用户长期和短期兴趣信息的计算以及用户兴趣信息的更新。本文所研究的用户兴趣模型能够及时有效的反映出用户的兴趣信息，但还有一些技术需要进一步研究和提高，比如目前研究中遗忘因子的半衰期参数是根据经验值来设定的，可以考虑根据用户兴趣变化的快慢，自动调整半衰期参数;用户短期兴趣权重的计算中可以通过更多的实验并考虑其他影响因素，分析出其中的定量数据，为实际应用提供更准确的估计或预测。

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来源
《2011年信息技术、服务科学与工程管理国际学术会议》|2011年|2041-2044|共4页
会议地点北京
作者
Yuhong JIN; 靳玉红; Jiahui LI; 李家会;
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作者单位

美国科研出版社;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
信息处理; 网络用户; 个性化服务; 兴趣模型; 线性回归; 遗忘因子;

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