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基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算

计算机工程与设计 2012年第3期33卷 968-972页

作者：李建廷郭晔汤志军西安财经学院信息学院陕西西安710100 西安市人事考试中心陕西西安710065

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览... 详细信息

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为。针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合。

关键词：用户浏览行为用户兴趣度浏览速度网页兴趣度用户兴趣度计算

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基于Web挖掘的个性化用户兴趣模型的研究

基于Web挖掘的个性化用户兴趣模型的研究

作者：教巍巍东北师范大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,特别是因特网应用的普及,出现了“信息爆炸”的问题,即信息非常丰富而知识相对匮乏。如何管理WWW上的大量信息,以满足用户不断增长的个性化的信息需求,是研究人员面临的新课题,个性化服务技术已经成为当前信息服务... 详细信息

随着信息技术的发展,特别是因特网应用的普及,出现了“信息爆炸”的问题,即信息非常丰富而知识相对匮乏。如何管理WWW上的大量信息,以满足用户不断增长的个性化的信息需求,是研究人员面临的新课题,个性化服务技术已经成为当前信息服务领域的研究热点之一。所谓个性化服务就是指对不同的用户采取不同的服务策略,提供不同的服务内容,其关键在于必须知道用户的兴趣,并准确地建立用户兴趣模型。用户兴趣模型能否准确地反映用户的兴趣决定了系统提供个性化服务的质量。本文首先对当前主要的Web挖掘技术和用户兴趣建模技术进行了分析,提出了一种把Web用户浏览内容和浏览行为相结合的方法来构建用户兴趣模型。然后,对文本页面的表示技术进行了初步的探讨和研究,包括:文本的向量空间模型表示,特征项的选择和抽取算法,将文本页面表示为结构化的向量空间模型格式等。接着,本文重点探讨了文本页面的聚类分析和用户兴趣模型的建立两个方面。在分析了现有聚类算法和实际应用环境后,提出了采用比较新的CLOPE聚类算法,实现了CLOPE算法在用户聚类方面的应用,并对关键技术进行了探讨和改进,丰富了智能化推荐页面的深度。在聚类结果的基础上,采用二层树状用户兴趣模型来表示每一个用户的兴趣:表示为(I,InterestDegree(I)),(I,InterestDegree(I)),…,(I,InterestDegree(I))的加权矢量格式。最后,对上述改进方法做了较为全面的模拟试验。根据模拟试验分析表明,本文提出的用户兴趣模型能较准确地描述用户兴趣所在,在个性化推荐服务中具有实际应用价值。本文进一步工作将致力于用户兴趣模型准确性的提高,并将得到的用户兴趣模型应用于个性化系统的推荐服务中。

关键词：个性化用户模型 Web挖掘网页兴趣度文本聚类向量空间模型个性化服务

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基于浏览行为分析的用户兴趣挖掘

基于浏览行为分析的用户兴趣挖掘

作者：付关友重庆大学

学位级别：硕士

现在个性化服务不管是在学术研究中还是在商业应用中都是一个非常热门、十分活跃的领域，但是分析现存的个性化服务系统就不难发现大部分都存在的不足：个性化体现的程度比较差;系统负荷比较大;没有有效的区分用户的近、长期兴趣;学习... 详细信息

现在个性化服务不管是在学术研究中还是在商业应用中都是一个非常热门、十分活跃的领域，但是分析现存的个性化服务系统就不难发现大部分都存在的不足：个性化体现的程度比较差;系统负荷比较大;没有有效的区分用户的近、长期兴趣;学习效率比较差;系统的友好性也不怎么好等，而且大部分系统都集中在Web日志挖掘的研究，而Web日志挖掘是不完整的、也不是十分准确的，日志自身的这种不足也给这类个性化服务系统带来了缺陷，仅仅采用服务器端的Web日志挖掘，会丧失许多客户端有用的信息。本文考虑了现有个性化服务的不足之后，从实际出发提出了一种在客户端通过捕获用户的行为来计算用户对网页的兴趣度并形成用户兴趣视图的方法。首先是在绪论中介绍了现存个性化服务系统的现状与不足，并提出了改进方向;在第二章从Web角度和网络用户角度介绍了行为分析的一些相关知识，并探索性的将心理学中的内驱力理论运用于我们的个性化服务当中，说明用户在浏览网页时的行为能确实从某种程度反应用户的浏览兴趣;因为用户的信息心理行为分析属于一种社会性的研究，经过我们仔细分析觉得用户的浏览行为和用户对网页的兴趣度之间存在某种关系，所以我们在第三章就从众多的社会研究方法中选用回归分析方法建立了用于计算网页兴趣度的模型，通过多组实验数据分析证明所建立的模型是成立的，并且确实能较好的描述用户对网页的兴趣度;为了能将从用户的行为分析中得到的网页兴趣度与用户所浏览的网页内容结合起来，在第四章中利用网页特征片技术来生成基于内容的用户兴趣视图，对用户的近期／长期兴趣进行了区分，并提出了基于用户兴趣视图的推荐方法;我们在第五章通过实验证明利用所阐述的理论和方法捕获用户的兴趣并以此进行个性化推荐具有较好的效果，召回率达到了75％，准确率达到了72％。

关键词：个性化服务内驱力理论行为分析回归分析网页兴趣度兴趣视图网页特征片

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基于浏览行为的用户兴趣量度

基于浏览行为的用户兴趣量度

作者：高原重庆大学

学位级别：硕士

现在个性化服务不管是在学术研究中还是在商业应用中都是一个非常热门、十分活跃的领域，但是分析现存的个性化服务系统就不难发现仍然存在某些不足，如个性化体现的程度不够，系统负荷比较大，没有有效的区分用户的近、长期兴趣等。而... 详细信息

现在个性化服务不管是在学术研究中还是在商业应用中都是一个非常热门、十分活跃的领域，但是分析现存的个性化服务系统就不难发现仍然存在某些不足，如个性化体现的程度不够，系统负荷比较大，没有有效的区分用户的近、长期兴趣等。而且大部分系统都集中在Web日志挖掘的研究上，往往忽略了客户端的许多有用信息。客户端行为因其构成复杂，个体差异性较大并缺乏必要的获取手段等因素，在该方面的研究还比较薄弱。模糊理论自诞生以来，因在处理不确定问题、描述隐型知识等方面的长处，已得到广泛的应用。本论文以模糊数学理论为基础的，提出了利用客户端行为信息提高个性化服质量的方法。论文的主要研究内容如下： (1) 论文对当前的个性化服务系统进行了分类研究，分析了其核心技术以及当前主要的个性化服务系统，该部分的研究对把握国际上有关此方面的最新技术具有重要的指导意义。 (2) 在详细分析比较当前客户端行为分析研究成果的基础上，并结合实验研究，提出了一种用户浏览行为特征描述模型。该模型具有噪音不敏感，计算简单的优点。 (3) 在行为模型的基础上，运用模糊聚类提取兴趣度函数的输入-输出对构造模糊系统的思想，提出了由浏览行为进行网页兴趣度计算的方法。仿真试验表明，该算法能够比较准确地反映用户的真实兴趣度。 (4) 针对当前用户兴趣模型更新算法上的不足，提出了一种基于模糊规则的用户兴趣模型更新与推荐算法。该模型能更确切地反映用户近、长期兴趣，并能在无显式反馈的情况下自动更新以跟踪用户的兴趣变化。模糊规则是一种对用户隐型知识进行表达的有效手段，通过融入用户的隐性知识，提高了推荐效果。 (5) 隶属函数与模糊规则的确定方法是模糊数学邻域里一个还没有完全解决的问题，同时也是贯穿论文整个研究课题的基础问题。作者借助概率与实验统计所作的探索性工作，可以为相关研究提供借鉴。最后，通过实验验证了提出的方法。根据实验和分析，说明了此方法可行，并且可以用于实际的个性化服务系统中。

关键词：个性化服务行为分析模糊数学模糊聚类网页兴趣度兴趣模型

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一种基于用户浏览行为更新的兴趣模型

电子设计工程 2010年第4期18卷 61-62页

作者：单蓉渭南师范学院计算机科学系陕西渭南714000

为了使个性化推荐系统能适应用户浏览兴趣的变化,一个关键问题就是如何动态地更新用户的兴趣模型。提出了一种新的二层树状结构模型。模型的第1级节点表示用户的兴趣类型,及其对每一兴趣类的兴趣度高低;第2级节点是用户某一兴趣类的向... 详细信息

为了使个性化推荐系统能适应用户浏览兴趣的变化,一个关键问题就是如何动态地更新用户的兴趣模型。提出了一种新的二层树状结构模型。模型的第1级节点表示用户的兴趣类型,及其对每一兴趣类的兴趣度高低;第2级节点是用户某一兴趣类的向量空间模型表示。并通过分析Web环境下用户的浏览速度,改进了兴趣类兴趣权值计算公式,然后通过用户在这张页面上的浏览速度和页面内容与兴趣类主题的相关程度来更新模型。试验表明改进的计算公式能将兴趣估计的一致性提高到70%。

关键词：网页兴趣度兴趣模型行为分析个性化推荐