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用户方面有关论文范文素材,与面向个性化检索系统的用户兴趣模型的建立相关论文查重免费
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摘 要:用户兴趣特征的采集是构建个性化检索系统的一项关键技术.本文对用户特征化兴趣模型进行了研究,提出了基于直接学习、反馈学习和历史学习的混合学习方法,以及用户个人兴趣特征的权值算法,并对用户兴趣特征的提取流程进行了说明.
关 键 词:个性化,检索系统,用户兴趣模型
引言
用户兴趣特征是实现个性化检索的关键.当前,检索系统的个性化问题并没有得到解决,不同的人使用相同的检索词得到的检索结果是相同的.其主要原因就是没有对用户在使用检索工具时,记录用户的搜索行为,及用户的兴趣.因此,识别用户在检索过程中的行为及需求特征,记录、学习并且维持用户的需求偏好,及时了解用户需求信息的更新状况,并实现用户需求管理和主动推送等都给检索工具提供了更高的要求,建立用户兴趣特征模型就可以很好的解决这些问题.
1用户特征化兴趣模型
建立利用客户端浏览器的用户的兴趣需求选择和用户对检索结果的反馈信息,推理用户网络信息兴趣需求取向的个性化模型.用户首次使用时,通过注册系统将个性化需求等信息输入系统,从而形成用户特征化数据库.并将这些信息提交给系统,以便系统使用.其设计目标是开发一个能够检索个性化信息,针对不同用户提供不同的检索结果,具有一定智能性的个性化搜索引擎.该系统应该具有以下功能:
(1)采集各类网络信息资源,
(2)系统应保留每个用户的个人信息,并允许用户对自己的信息进行定制,
(3)在用户使用系统的同时,系统对用户的行为进行记录,并逐渐形成每个用户的用户模型,
(4)在用户检索时,根据信息资源和用户模型,给用户提供相关度更高的信息资源,
(5)系统界面友好,易于使用,能够运行于不同的平台上.
1.1用户兴趣特征学习
用户兴趣的学习是
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1.2用户兴趣提取流程
建立用户兴趣特征在信息检索过程中的作用有:(1)用户兴趣的管理:用户兴趣特征对用户兴趣进行描述,用户兴趣一般包括了自身信息、关联信息等,根据知识点之间的相近和相关属性,可以对用户兴趣进行扩展.用户可以通过正面的直接建立和修改来管理用户兴趣特征,也可以由用户代理服务器在“黑箱”中暗中操作.(2)用户信息的管理:管理用户的背景信息,如所关心的信息领域、年龄层次、联系信息等信息,在查询一些跨领域信息的提问时,考虑用户背景信息,有助于更加对口地提供用户真正关心的信息.用户兴趣特征系统流程图如图1所示.
在生成用户特征兴趣模型时,用户与系统进行交互,根据交互的内容构成兴趣树,从兴趣树的根节点往下,提供给用户选择的兴趣就越具体.从兴趣树的根节点通往叶节点的过程是发现用户兴趣的,用户个性化信息的提取过程就是从兴趣树中找出一棵用户兴趣子树的过程.
1.3用户个人兴趣特征的权值算法
2用户兴趣代理
代理是指系统中持续自主发挥作用的计算实体(网络制造资源代理服务器),代理具有独立性,自主性和交互性等特性,用户的兴趣特征及用户的个性化搜索都是通过代理来完成,代理主要负责:(1)个性化兴趣特征的建立、获取及设置.个性化兴趣特征的建立是用户与代理之间的交互的过程.用户初次使用个性化的系统时,需要输入用户的基本信息,包括用户名称,姓名,年龄,地址,密码等,然后根据用户兴趣树选择兴趣子树,根据用户的个人特征兴趣生成算法生成个性兴趣特征,保存在代理服务器中,同时,用户可以对个性兴趣特征进行修改或重新设置.(2)对搜索结果过滤.在搜索引擎将检索到的结果返回到代理时,先通过代理中的个性化兴趣特征对信息进行过滤,然后将处理的结果返回给用户的浏览器.利用兴趣特征过滤搜索结果,用户在使用搜索引擎时,首先输入的关 键 词,点击搜索时输入的关 键 词与用户的兴趣特征将同时作为搜索关 键 词,由搜索引擎将检索出的对应结果返回到用户的浏览器,用户的兴趣特征起到了一个过滤的作用.
3系统工作流程
首先,用户进入InterExplorer,点击进入检索页面,用户首次使用时需注册新用户,用户在输入基本的个人信息后进行兴趣选择,系统会根据选择生成用户的兴趣子树,生成个人的兴趣特征,生成的个人兴趣特征将通过代理服务器保存在用户的兴趣特征数据库中.注册过的用户登陆时,首先输入用户名和验证密码,进入系统后,系统提取用户的个性化兴趣特征,当用户输入想搜索的关 键 词时,搜索用户需求的信息,当用户对搜索的结果不满意,或者对于用户的兴趣特征要修改时,可以通过点击用户兴趣修改进入用户兴趣修改页面.
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4结束语
本文详细论述了用户兴趣特征的获取方式,随后论述了用户兴趣特征中权值的算法以及建立用户兴趣特征模型的过程,用户可以通过信息反馈修改用户的兴趣特征,本文研究的内容将有助于个性化检索系统的发展.
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参考文献
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