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推荐方法的基础和重要影响因素.目前,常见的方法主要分为两大类:一类是基于关键词表达(Keyword-based)的用户兴趣模型,这种方法出现较早,简单易行,它主要使用与当前用户个性化特征相关的关键词序列来表达用户兴趣模型,另一类是基于语义表达(Semantic-based)的用户兴趣模型,该方法在基于关键词表达的方法之上,利用词语概念和彼此之间的语义联系来构造较为完整的语义层次模型或者语义网络模型.由于该方法可以更好的处理一词多义和多词一义的各种语言现象,所以近年来逐渐受到学者的广泛关注.对于如何表达这种语义特征,伴随着用户本体理论的研究和发展,很多学者都尝试使用XML数据结构来表达用户个性化信息,并以此来构造语义信息更为丰富的用户兴趣模型.

其次,从个性化推荐技术的应用领域看,目前的个性化推荐技术主要应用于Web站点之中.此时,在个性化服务中起到基础作用的用户兴趣模式却往往分散于各个Web应用系统中,虽然每个Web站点都会给自己的用户提供和存储相应的用户兴趣模式,但是这种用户

关于电子商务类论文范文检索兴趣模式却不能共享于其他相关的应用领域,所以用户往往需要不断的维护在各个Web站点上的不同兴趣模式,这显然增加了用户的使用成本.由此,用户对自己的兴趣模式难以形成十分确切的概念,也难以在用户心中形成一个统一的印象,更难以让用户对自己的兴趣模式进行有效的控制.事实上,已有的一些系统已经开始对此进行研究,通过制定标准来允许用户对自己的个性化兴趣模式进行有效的管理.近年来随着移动设备的快速发展,个性化服务的范围也逐渐扩大到移动网络服务中,这种方式被称为便携式个性化信息服务(PortablePersonalizationInformationService).通过与移动设备的有效结合,并在各种移动终端设备上存储相关用户兴趣模式信息,才能更有效的发挥这种用户模式的复用性.如有的系统使用一种被称为“简化卡(SimplicityCard)”的智能体,其中存储有用户的兴趣模式信息和个人数据,同时可以和移动设备结合起来,很多用户将这种智能体看成是一种个人标志,并且认为它极大的扩展了用户自身.所以,这种新型的便携式个性化推荐服务开始逐渐成为现实.对于CtoC电子商务站点而言,这显然是一个发展潜力很大的空间.

参考文献:

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