用戶網頁瀏覽興趣模型建模方法的研究.pdf

1、互聯(lián)網的迅猛發(fā)展已經把我們帶入了信息爆炸時代，互聯(lián)網數(shù)據呈現(xiàn)出越來越明顯的海量、高速和動態(tài)等特性。網絡在給用戶帶來了大量信息的同時，也帶來了一些新的挑戰(zhàn)，使得如何在如此龐大的數(shù)據中查找到適合不同用戶的信息，為用戶提供個性化的互聯(lián)網信息服務（Web Information Personalization Service）成為研究的熱點。而在為用戶提供個性化信息服務的研究中，能夠正確反應用戶意圖的用戶興趣模型的研究成為了很多互聯(lián)網應用的重點

2、。提高用戶興趣模型的表達準確度和表達能力，使現(xiàn)有的個性化信息服務系統(tǒng)在服務質量上有所提高，對互聯(lián)網的進一步發(fā)展有著至關重要的意義。
　　 本文首先介紹了本研究的研究背景和研究意義；其次介紹了數(shù)據挖掘，Web挖掘，關聯(lián)規(guī)則，聚類技術，個性化推薦和空間向量模型Vector Space Model（VSM）。針對空間向量模型存在的局限性，本文引入了基于關鍵詞附屬關系的用戶興趣模型，該模型通過以關鍵詞為頂點，以關鍵詞間關系為連線建立的圖

3、結構來表征關鍵詞之間的語義聯(lián)系，并且給出了關鍵詞（節(jié)點）權重和附屬關系（節(jié)點間連線）權重的計算思想和計算方法。在本文所做理論工作的基礎上，開發(fā)了用戶網頁瀏覽興趣挖掘系統(tǒng)的系統(tǒng)原型，系統(tǒng)原型的架構為用戶界面層（表現(xiàn)層），數(shù)據采集層，數(shù)據預處理層和邏輯層（分析功能）四層分層結構。最后，本文通過具體的實驗驗證，證明了該建模方法的有效性。
　　 本文希望通過在原有研究基礎上，通過提出新的用戶興趣模型建模方法來彌補原有技術的不足，希望對W