個性化服務中基于Tag的用戶模型研究.pdf

1、隨著科技發(fā)展和網絡的普及，人們進入信息爆炸時代，個性化信息服務成為人們研究的熱點，而作為個性化服務核心的用戶模型質量的好壞直接影響到個性化服務的質量。目前的已有用戶興趣模型，在一定程度上提高了個性化服務的質量，但這些用戶建模技術都是通過從用戶瀏覽的文檔中提取關鍵詞來獲取用戶的興趣特征。這種方法，不但浪費大量時間從文檔中提取關鍵詞，而且瀏覽相同文檔的不同用戶，對內容的需求角度可能不同，但是系統(tǒng)對不同用戶提取同樣的關鍵詞，不能突出“個性化”

2、的意義，在一定程度上降低了個性化服務的質量。隨著Web 技術的發(fā)展，標簽（Tag）服務被提出后，由于其隨意性和簡潔性，越來越受到網絡用戶的喜愛，已經在互聯(lián)網上廣泛應用。
　　 由于當前用戶建模的缺點和Tag的廣泛應用，本文對基于Tag的用戶興趣模型進行研究。
　　 首先，驗證了Tag中蘊含用戶穩(wěn)定的興趣并研究了Tag的分布特征；其次，提出加權樹形結構由粗到細的粒度表示用戶模型，為提高個性化服務時效性，對用戶頻繁一起使用的

3、Tag 建立加權頻繁項集表，并且對用戶“自創(chuàng)”詞匯進行了合理的處理；再次，提出了基于WordNet 計算Tag的語義相似度，并使用聚類算法建立用戶模型，而且提出了用戶模型更新的方法和利用此模型實現(xiàn)個性化服務的流程；最后，選取數(shù)據(jù)集進行過濾仿真實驗，并對實驗結果進行分析。
　　 該模型避免了從文檔中提取關鍵詞的復雜過程，而且使用用戶保存Bookmarks 時所貼的Tag作為用戶的興趣特征詞來表達用戶興趣，從用戶的角度表達了用戶的興