检索结果-南通市图书馆

作者：马鹏飞中国民航大学

学位级别：硕士

多行为会话推荐旨在从微行为构成的匿名用户会话中学习用户兴趣偏好,为用户推荐可能感兴趣的下一个物品。因其出色的性能,现已应用于线上购物平台的商品推荐、音乐推荐等多个领域,并成为推荐系统研究领域的新兴热点。通过回顾过往研究发... 详细信息

多行为会话推荐旨在从微行为构成的匿名用户会话中学习用户兴趣偏好,为用户推荐可能感兴趣的下一个物品。因其出色的性能,现已应用于线上购物平台的商品推荐、音乐推荐等多个领域,并成为推荐系统研究领域的新兴热点。通过回顾过往研究发现,现有方法建模会话捕获用户兴趣偏好的方式仍存在偏差,无法为用户较精确地提供下一步推荐。因此,本文使用深度学习技术,围绕如何从会话中更好的学习用户兴趣偏好,开展了多行为会话推荐问题的研究,完成的主要工作如下:(1)针对当前多行为会话推荐未考虑会话物品序列和操作序列的交叉影响,从而限制兴趣学习准确性的问题,本文提出基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。模型的核心是使用提出的序列交叉融合模块,捕获两序列的交叉影响,以充分融合物品序列和操作序列各自的兴趣信息。此外,本文还针对推荐问题,设计了一种基于兴趣相似物品的标签平滑损失函数。使用所提损失函数训练模型,将与样本标签物品兴趣相似的物品也推荐给用户,实现推荐给用户可能感兴趣但未被发现的物品的目标,从而提升模型泛化能力。具体而言,首先使用物品与操作表征层在物品全局、操作全局关系图上分别开展图表示学习,输出融合物品或操作邻域信息的物品和操作表征向量;之后,会话兴趣表征层通过堆叠多层序列交叉融合模块捕获物品序列和操作序列的交叉影响,输出用户物品兴趣表征;最后,会话兴趣提取及预测模块利用软注意力网络提取用户主要兴趣特征,进行预测推荐。(2)为进一步提升模型的兴趣学习能力,本文提出基于用户行为辅助兴趣发现的多行为会话推荐模型,从另一角度切入,将操作行为视为反映用户对物品偏好程度的辅助信息,利用提出的兴趣发现模块去学习用户对物品的兴趣。此外,本文还针对现有会话推荐方法使用的注意力网络查询值存在偏差的问题,提出基于全局兴趣的注意力层,从而更有效的从物品兴趣偏好特征中提取出用户主要物品兴趣。(3)本研究在JDData、Tmall和KKBOX等三个公开数据集上进行大量实验,结果证明,本文所提出的两个模型的性能均优于现有前沿基准模型。实验结果表明,本文提出的基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型利用交叉融合模块,有效建模了会话物品序列和操作序列的交叉影响,且提出的标签平滑损失函数能够有效提高模型泛化能力。同时,本文提出的基于用户行为辅助兴趣发现的多行为会话推荐模型将操作视为辅助信息,可以有效辅助模型学习用户对物品的兴趣。

关键词：多行为会话推荐用户兴趣学习标签平滑序列交叉融合操作行为辅助注意力机制

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基于用户兴趣学习的个性化信息服务模型研究

基于用户兴趣学习的个性化信息服务模型研究

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作者：何晓林北京交通大学

学位级别：硕士

个性化信息服务是能够满足用户个体信息需求的一种服务,根据用户提出的明确要求提供信息服务,或通过对用户个性和使用习惯的分析而主动地向用户提供其可能需要的信息服务。它包括个性化信息搜索服务、个性化信息推荐服务和个性化信息代... 详细信息

个性化信息服务是能够满足用户个体信息需求的一种服务,根据用户提出的明确要求提供信息服务,或通过对用户个性和使用习惯的分析而主动地向用户提供其可能需要的信息服务。它包括个性化信息搜索服务、个性化信息推荐服务和个性化信息代理服务等。个性化信息服务有助于用户快速准确获取所需要的信息,为用户提供便利,它的最关键部分在于用户兴趣模型的建立。本文正是在这一基础上,首先围绕建立用户兴趣模型的关键技术进行研究,这些技术包括Web挖掘、用户行为挖掘、机器学习以及Agent技术等。然后本文探讨了用户兴趣模型的生成与更新算法,包括页面的分词、特征提取、用户兴趣权重的计算,用户兴趣学习等等;获取用户兴趣所采用的方法是:针对用户所浏览的Web页面,分析这些页面与用户兴趣的相关度:若是已有兴趣则对其权重进行加成,否则根据其权重与保留权重的大小关系决定是否进入用户兴趣词集。再者研究了基于用户兴趣模型的应用:个性化信息过滤与信息推送。最后提出了基于用户兴趣学习的个性化信息服务系统的体系结构,对各部分功能和工作流程进行了设计研究,其中结合Web页面内容学习,围绕相似度计算对用户兴趣模型的建立和应用进行试验。

关键词：个性化信息服务用户兴趣模型用户兴趣学习

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基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型

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计算机工程与设计 2023年第11期44卷 3496-3503页

作者：卢敏马鹏飞中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民用航空局民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提... 详细信息

现有多行为会话推荐研究将会话的微行为序列拆分为物品序列和操作序列以捕获用户兴趣偏好,但未考虑两个序列的交叉影响,导致用户兴趣建模存在偏差,限制了模型性能。针对上述问题,提出一种基于序列交叉融合的多行为会话推荐模型。利用提出的序列交叉融合模块,充分交叉融合物品序列和操作序列各自的兴趣信息。设计基于兴趣相似物品的标签平滑损失函数,将与样本标签物品具有相似兴趣的物品也推荐给用户,提升模型泛化能力。在3个公开数据集上的大量实验验证了该模型性能优于基准模型。

关键词：推荐系统多行为会话推荐用户兴趣学习会话兴趣表征序列交叉融合标签平滑图神经网络

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电视节目个性化技术的研究

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小型微型计算机系统 2005年第1期26卷 105-110页

作者：於志文周兴社谷建华张勇西北工业大学计算机学院陕西西安710072

对电视节目个性化技术的多个方面进行了研究 ,包括电视节目个性化的体系结构 ,实现电视节目个性化的关键技术 :特征表示、用户兴趣学习和节目推荐 ,以及电视节目个性化系统的性能评价机制 ,并展望进一步的研究工作 .

关键词：电视节目个性化特征表示用户兴趣学习节目推荐

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基于兴趣学习的Web内容推荐及其优化研究

基于兴趣学习的Web内容推荐及其优化研究

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作者：李艳华中科技大学

学位级别：硕士

随着Internet的飞速发展，互联网已成为全球最大的分布式信息数据库。一方面，信息化给人们带来了极大的便利;另一方面，由于过量冗余的信息充斥网络，想要在网络上快速有效的提取有效信息也变得越来越困难。传统搜索是基于关键词检索... 详细信息

随着Internet的飞速发展，互联网已成为全球最大的分布式信息数据库。一方面，信息化给人们带来了极大的便利;另一方面，由于过量冗余的信息充斥网络，想要在网络上快速有效的提取有效信息也变得越来越困难。传统搜索是基于关键词检索的，但这种方法无法有效提取和检索到语义间的关联内容和隐含信息，在知识发现和查准查全率方面都有所欠缺。而个性化Web搜索技术的出现，可以有效缓解上述问题的出现，为用户提供更精细、准确和自动化的搜索。本文研究基于兴趣学习的Web内容推荐系统并对其进行优化，根据用户搜索所涉及的领域本体添加用户兴趣领域至用户本体，通过概念和语义间的关系计算用户兴趣权重，并根据用户浏览行为实时更新本体，得到更准确的用户兴趣模型。由于用户兴趣作为搜索限制条件加入搜索语句，无疑增加了系统响应时间，本文通过研究图论算法，对搜索条件进行重新排序，通过选择估值减少中间结果集，选择高效的执行计划，提高连接查询效率，从而减少搜索响应时间，给用户创造更准确快捷的结果返回。本文首先介绍基于兴趣学习的Web内容推荐涉及的核心技术，在此基础上，研究用户兴趣学习算法，以达到提高用户查询搜索准确度的目的。由于用户兴趣增加了查询条件的复杂性，又通过查询优化策略优化查询时间，以达到提高用户查询搜索效率的目的。并对查询优化策略进行实验和其他方法的搜索引擎进行对比，验证了该方法可有效提高查询效率。通过研究及优化，改进后的基于兴趣学习的Web内容推荐系统在为用户推荐信息上将更符合用户的兴趣，同时查询效率也将有所提升。通过实验，将搜索结果按照用户兴趣模型重新排序后返回给用户，用户的满意度有所提高，可以看出改进后的用户兴趣模型更接近用户真实兴趣，可以减少翻页和搜索时间，给用户更愉悦的用户体验。将用户兴趣作为限制条件加入查询语句后的搜索系统，查询时间将会有所增加，经过本文方法的查询优化，在查询效率上也比优化前有所提高，尤其针对查询条件和语句关系较为复杂的情况，优化效果更为显著。

关键词：用户兴趣学习 Web内容推荐 SPARQL查询优化系统优化

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