數(shù)字圖書館個性化中文文本信息服務(wù)系統(tǒng)研究.pdf

1、西南師范大學(xué)碩士學(xué)位論文數(shù)字圖書館個性化中文文本信息服務(wù)系統(tǒng)研究姓名：王艷申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：鄧小昭2003.5.1點，并基于這些特點提出了系統(tǒng)所應(yīng)實現(xiàn)的目標(biāo)和系統(tǒng)的概要設(shè)計。第三章是論文的重點，論文在前述分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建了系統(tǒng)核心部分(個性化服務(wù))的工作模型，并闡釋了其中各模塊的功能，之后分節(jié)詳細(xì)說明了各模塊的工作過程。(在文檔特征表示中，為了深入內(nèi)容層次揭示文檔特征，本系統(tǒng)利用中文信息處理技術(shù)對文檔進(jìn)行分

2、詞處理，并借助主詞典、同義詞典和蘊涵詞典解決漢語的語義問題，將每篇文檔用主詞典中的統(tǒng)一的、規(guī)范的詞條表示成特征向量，將語義轉(zhuǎn)換為可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運算的形式。在用戶建模中，系統(tǒng)從三方面獲取用戶信息需求特征，第一，用戶主動地向系統(tǒng)提供需求信息；第二，系統(tǒng)檢測用戶檢索行為，從用戶檢索詞分析其需求：第三，系統(tǒng)通過分析Web訪問日志，得到用戶的興趣所在及興趣的變化狀況，并進(jìn)一步利用對用戶訪問文檔內(nèi)容的分析來追蹤其興趣變化，將用戶興趣同樣表示為興趣特征

3、向量，聚類相似用戶。與以往系統(tǒng)不同，系統(tǒng)無需用戶直接反饋，而是通過其對文檔的訪問頻度、駐留時間及操作行為等來隱式獲取用戶的評價信息；同時，系統(tǒng)也利用用戶候選興趣特征向量來記錄和累計用戶潛在的、非主要的興趣的變化過程，精度更高。在推薦引擎中，系統(tǒng)采用混合推薦方式，一方面利用用戶的興趣特征向量和文檔的特征向量進(jìn)行相似度比較，另一方面利用相似用戶的信息瀏覽情況為當(dāng)前用戶推薦潛在有用的信息，并針對用戶和頁面分別進(jìn)行推薦。在檢索引擎中，系統(tǒng)利用用