個性化信息服務(wù)中的用戶興趣遷移研究.pdf

1、當(dāng)今社會是信息爆炸的社會,對此,人們早已沒有爭議。為了能有效地利用呈指數(shù)級增長的海量數(shù)據(jù),而不至于淹沒在信息的海洋中,人們開始對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行深入研究,并使之成為計算機領(lǐng)域的一個研究熱點。數(shù)據(jù)挖掘研究的是如何在多樣的、海量的數(shù)據(jù)中提取出蘊含的、有用的、潛在的,但不容易被發(fā)現(xiàn)的知識和模式。
　　 由于網(wǎng)絡(luò)的普及與發(fā)展,出現(xiàn)了新問題,就是由于信息太多,要么難以及時地消化吸收,要么難以有效地使用,即所謂“信息過載”和“信息迷航”的問

2、題。人的接受能力和認(rèn)知能力畢竟有限,時間精力更是有限。所以,一種普遍的現(xiàn)象就是網(wǎng)絡(luò)用戶面對鋪天蓋地的資訊只能被動接受,而在尋找自己感興趣的信息時又如同大海撈針。自己不感興趣的常常躲不掉,自己感興趣的往往找起來又很困難。于是新的需求產(chǎn)生了,用戶希望能及時獲得自己感興趣的信息,能有滿足自己個性化要求的服務(wù)。新的需求就是新的市場,信息服務(wù)提供商也迫切想開發(fā)出針對用戶個性化需求,滿足用戶興趣愛好的信息服務(wù)系統(tǒng)。從而增加競爭優(yōu)勢,拓展盈利空間。兩

3、方面的愿望,促成了個性化信息服務(wù)的誕生。個性化信息服務(wù)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)就是收集用戶興趣,建立用戶興趣模型,掌握用戶興趣的遷移變化。知道了用戶的興趣,才知道該如何“投其所好”,有的放矢的開展個性化服務(wù),比如有針對性的改進站點結(jié)構(gòu)和設(shè)計,推薦信息,定制廣告等。
　　 本文完整介紹了基于Web的用戶個性化興趣挖掘過程,并對用戶興趣收集、用戶興趣建模、用戶聚類和用戶興趣遷移做了重點研究。針對用戶興趣收集提出了基于用戶隱式興趣反饋和顯式興趣反