基于內容的個性化房產信息推薦研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的蓬勃發(fā)展，信息過載問題日益加劇，個性化信息推薦成為當前研究中的熱點。本文以房產信息為研究對象，在分析房產領域信息內容的基礎上，提出一種新的個性化信息推薦模型，即運用自然語言處理的方法抽取房產信息的結構化屬性，再將用戶需求關鍵詞與結構化屬性相結合建立用戶模型，通過在推薦模型中加入視覺注意機制，使信息呈現(xiàn)方式適應用戶視覺注意的選擇性特征。 本文的主要研究成果如下： 1．基于規(guī)則庫的房產信息結構化抽取本文通過建

2、立規(guī)則庫來抽取房產信息的結構化屬性，如價格、面積等，并利用規(guī)則對抽取過程中不完整的信息進行了處理。實驗結果表明，該方法抽取屬性信息的準確率高達99％～100％，召回率達到80％以上。 2．關鍵詞與屬性相結合的用戶建模本文提出的用戶模型用關鍵詞及其相互關系以及信息的結構化屬性來共同表達，該模型通過基于關鍵詞的檢索以及基于屬性的相似度計算來實現(xiàn)個性化推薦。實驗結果表明，該模型可以表達已有的房產信息服務均無法表達的找房原則，更好的表達