面向個(gè)性化Web新聞服務(wù)的層次型用戶興趣建模研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，Web信息呈爆炸式增長(zhǎng)，在海量的數(shù)據(jù)中，如何快捷高效的搜索獲取需要或者感興趣的信息逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。Web個(gè)性化服務(wù)在一定程度上解決了信息高速增長(zhǎng)與用戶獲取信息手段相對(duì)簡(jiǎn)單之間的矛盾。Web信息服務(wù)商通過(guò)不斷提高個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量來(lái)更好地為吸引用戶，獲取用戶的認(rèn)同感，提高用戶的滿意度。
　　用戶興趣建模是個(gè)性化服務(wù)的核心和關(guān)鍵，信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)以及個(gè)性化推薦領(lǐng)域都試圖考慮使用用戶興趣模型來(lái)提

2、高信息服務(wù)的質(zhì)量。傳統(tǒng)的用戶興趣模型大都基于VSM(Vector Space Model，向量空間模型)，使用關(guān)鍵詞來(lái)表示用戶的興趣，既沒(méi)有考慮關(guān)鍵詞之間的粒度層次關(guān)系，也沒(méi)有利用領(lǐng)域知識(shí)來(lái)推斷用戶感興趣的具體概念或者主題，使得用戶興趣模型難以準(zhǔn)確合理的表示用戶的興趣。
　　針對(duì)傳統(tǒng)建模方法存在的問(wèn)題，本文以個(gè)性化Web新聞服務(wù)為例，對(duì)層次型用戶興趣建模展開(kāi)研究，提出了一種基于圖劃分的中文詞語(yǔ)層次聚類(lèi)算法GCPHC(Graph P

3、artition-based Chinese Phrases Hierarchical ClusteringAlgorithm)，將用戶的興趣組織為樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)，并基于HowNet和ODP領(lǐng)域知識(shí)，給出最大匹配映射算法HNM3(HowNet-based Maximum MatchingMapping)來(lái)定位用戶的興趣主題，最終構(gòu)建帶有主題標(biāo)簽的層次用戶興趣模型。本文主要工作如下：
　　(1)在日益需要更加智能化的Web個(gè)性化服務(wù)的

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