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文檔簡介
1、人類社會進入信息時代,信息量的與日俱增為人們帶來了信息共享的快樂,同時也帶來了“信息迷航”和“知識匱乏”等問題,個性化服務(wù)是Internet信息增長的必然結(jié)果,當下隨著智能移動用戶終端數(shù)量的激增,移動個性化服務(wù)倍受關(guān)注,作為移動個性化服務(wù)核心技術(shù)的移動個性化的用戶建模研究也逐漸受到重視。 本文以移動終端新聞服務(wù)系統(tǒng)為基礎(chǔ),分析了個性化信息服務(wù)的必要性,確定將移動個性化服務(wù)中的用戶建模作為研究方向,研究移動用戶的興趣,建立相應(yīng)的用
2、戶模型。本文著重闡述了個性化服務(wù)的研究背景與意義,目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和達到的程度,個性化信息推薦系統(tǒng)的分類,個性化用戶建模相關(guān)技術(shù)等。 在此基礎(chǔ)上提出了基于樸素貝葉斯分類器的移動個性化用戶模型,該模型通過對不同興趣領(lǐng)域訓練集的學習,從用戶的瀏覽歷史中挖掘和預(yù)測用戶的興趣。將貝葉斯分類和詞頻統(tǒng)計相結(jié)合動態(tài)更新用戶模型來提高用戶模型的準確性,并將用戶的行為抽象為行為模型,綜合考慮用戶的行為信息和瀏覽歷史信息構(gòu)建用戶模型。系統(tǒng)采用隱
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