基于用戶行為的興趣模型的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，不僅給人們帶了豐富的信息，也帶來了信息過載的困擾，傳統(tǒng)的信息服務已經(jīng)逐漸不能滿足用戶的需求。因此，個性化信息服務技術的研究和使用，受到社會各界的廣泛關注。個性化服務是指針對不同用戶個體，提供不同的服務，以滿足不同用戶的需求。個性化服務技術的重點在于尋找用戶真正的需求，而用戶興趣模型能滿足這一要求。
　　 然而現(xiàn)有的興趣模型建模系統(tǒng)，存在一些不足，如系統(tǒng)開銷大，未考慮用戶興趣的衰減，用戶長期興趣等。而且大部分系

2、統(tǒng)都采用服務器端方式，對用戶瀏覽日志進行挖掘，忽略了用戶客戶端操作行為含有的信息。我們在詳細分析當前用戶興趣建模方法的基礎上，提出了一種基于用戶行為的興趣模型建立方法，該方法主要研究用戶行為與其興趣的關聯(lián)，針對用戶行為進行信息采集，并進行量化與分析，篩選有效用戶瀏覽頁面，最終形成用戶興趣模型。
　　 在前期的理論研究基礎上，開發(fā)了基于用戶瀏覽行為的興趣模型原型系統(tǒng)，系統(tǒng)包括行為信息采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析建模幾個層次。行為信息采

3、集層主要使用鉤子技術，針對用戶行為信息進行采集并量化分析，形成用戶瀏覽頁面的興趣度；數(shù)據(jù)處理層采用聚類算法，針對頁面進行聚類分析，篩選出含用戶興趣的頁面，并采用詞頻/反文檔詞頻率計算頁面中關鍵詞權重，將頁面量化處理；數(shù)據(jù)分析層對量化處理的頁面進行分析，最終形成用戶的興趣模型，并依據(jù)個用戶興趣衰減程度、用戶反饋、用戶新增興趣等，更新調(diào)整現(xiàn)有用戶興趣模型。
　　 最后，針對原型系統(tǒng)的實驗表明，基于用戶行為的興趣模型建模方法能較為準確