基于混合用戶模型的個性化推薦技術(shù)在郵件系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，電子郵件成為人們?nèi)粘Ｍㄐ诺闹匾ぞ咧?。網(wǎng)絡(luò)用戶通過電子郵件獲得很多資訊，其中一部分信息是用戶感興趣的，也存在一部分信息是用戶不感興趣的。能為用戶提供感興趣信息的個性化推薦技術(shù)因而獲得了廣泛關(guān)注。相同的郵件對于不同用戶可能是感興趣的，也可能是不感興趣的；同一類郵件對于相同的用戶，可能之前是感興趣的，后來變成不感興趣的。因為這種現(xiàn)象的存在，郵件系統(tǒng)的個性化服務(wù)也變得尤為重要。
　　 目前，機(jī)器學(xué)習(xí)，文本分類的方

2、法是郵件個性化推薦的主流技術(shù)。這篇文章在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上，通過完善用戶興趣模型，更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)用戶興趣，實現(xiàn)郵件系統(tǒng)的個性化服務(wù)。其中文本分類采用KNN方法，用戶建模采用向量空間模型，結(jié)合長期興趣和短期興趣的不同特點建立了混合用戶興趣模型。用這種模型跟蹤用戶興趣變化、把握用戶興趣主題，從而實現(xiàn)郵件系統(tǒng)的個性化推薦。
　　 用戶的長期興趣比較穩(wěn)定，短期興趣變化迅速。針對這一問題，這篇文章在短期興趣模型的處理上，采用滑動窗口機(jī)制，對可