面向Internet的個性化信息服務的研究.pdf

1、本文在分析現(xiàn)有個性化服務技術的局限性以及國內外研究現(xiàn)狀的基礎上，對個性化推薦進行了深入研究。研究了在個性化推薦系統(tǒng)中涉及到的三大關鍵技術，即用戶興趣建模(用戶描述)、網(wǎng)站資源描述及推薦技術，并對相關技術進行了論述。在用戶興趣建模部分，對Web日志挖掘及數(shù)據(jù)預處理的方法進行了研究。對于網(wǎng)站資源描述所涉及的中文自動分詞技術，本文介紹了雙向匹配分詞法，并將基于統(tǒng)計的無詞典分詞方法用于未登錄詞處理。在對文本特征提取和專家系統(tǒng)研究的基礎上，提出了

2、一種新的用屬性分級描述網(wǎng)頁的方法，使得對網(wǎng)頁的描述更加全面且利于計算。對于推薦技術，本文探討了將基于內容和協(xié)同過濾相結合的混合推薦方法，使得推薦不僅能滿足用戶已有的興趣還能發(fā)現(xiàn)用戶新的興趣。綜合以上研究，本文提出了一個個性化信息服務的結構模型，通過對用戶信息的分析與挖掘，根據(jù)用戶喜好將內容推薦給用戶。另外，模型中用戶信息獲取采用的是隱式收集方式，不要求用戶提供任何信息，一方面克服了用戶不愿提供個人信息而無法獲取有用信息的問題，另一方面保