基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的用戶興趣模型研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的海量增長(zhǎng),人們需要花費(fèi)越來(lái)越多的時(shí)間和精力去檢索和挖掘符合自己興趣愛(ài)好的內(nèi)容。在這種情況下,個(gè)性化服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。個(gè)性化服務(wù)的宗旨是直接向用戶提供滿足其興趣愛(ài)好的內(nèi)容,包括檢索服務(wù),推薦服務(wù)等等。其中用戶興趣模型是個(gè)性化服務(wù)的核心,直接決定著個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量。只有快速準(zhǔn)確地把握用戶興趣,建立用戶興趣模型,才能為用戶提供高質(zhì)量的個(gè)性化服務(wù)。本文將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和社區(qū)發(fā)現(xiàn)的概念引入到用戶興趣模型的研究中,探討了用戶興趣模型的建立方法

2、和用戶興趣的預(yù)測(cè)方法。
　　 文章首先研究了現(xiàn)有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,在此基礎(chǔ)上提出了一種局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,該方法基本上基于網(wǎng)絡(luò)的局部信息,因此具有較高的效率,同時(shí)方法中引入的節(jié)點(diǎn)劃分方法保證了算法具有較高的精度,最終可以得到網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),其中每個(gè)社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)具有較高的相似性或者相關(guān)性。該方法可以應(yīng)用到用戶興趣建模過(guò)程的近鄰計(jì)算部分,而近鄰計(jì)算是協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)的關(guān)鍵。
　　 本文在研究當(dāng)前用戶建模方法的基礎(chǔ)上,引入社會(huì)網(wǎng)

3、絡(luò)相關(guān)方法,提出了一種混合式的用戶興趣模型的建立方法。該方法中將傳統(tǒng)的聚類思想和協(xié)同過(guò)濾思想相結(jié)合,使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)方法得到用戶群體興趣,然后根據(jù)用戶群體興趣和個(gè)體興趣的加權(quán)得到用戶當(dāng)前的興趣模型。
　　 在研究了用戶興趣建模方法后,本文更進(jìn)一步對(duì)用戶興趣的預(yù)測(cè)方法也進(jìn)行了探討,提出了兩種基于時(shí)間序列分析的用戶興趣模型預(yù)測(cè)方法。一種是基于用戶的歷史記錄預(yù)測(cè)其下一階段的興趣,實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較好的預(yù)測(cè)效果;另外一種是基于協(xié)同過(guò)