基于關(guān)鍵詞依賴的用戶興趣模型建模方法的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，互聯(lián)網(wǎng)逐漸出現(xiàn)在人們生活的各個(gè)角落。以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái)的針對(duì)用戶的服務(wù)和應(yīng)用也逐漸豐富起來，極大的豐富了人們獲取信息和交流信息的手段，提高了人們?cè)谏钪行畔⑻幚淼臄?shù)量。然而，對(duì)于各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和服務(wù)的核心—用戶而言，僅僅提供海量的信息不僅不能提高用戶處理數(shù)據(jù)的效率從而吸引用戶，反而會(huì)使用戶失去方向，模糊了用戶的潛在需求。在這種情況下，能夠反應(yīng)用戶意圖的用戶興趣模型的研究成為了很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重點(diǎn)，如多樣的個(gè)性化服務(wù)(Web

2、Personalization)。 本文首先對(duì)用戶興趣建模的基本內(nèi)容進(jìn)行了介紹，并著重介紹了文中系統(tǒng)所應(yīng)用的空間向量模型(VSM)。針對(duì)該用戶興趣建模方法的不足，本文引入了關(guān)鍵詞依賴模型(Keywords Dependency Profile)的方法，將空間向量模型擴(kuò)展為圖結(jié)構(gòu)模型。原表征用戶興趣的關(guān)鍵詞向量中的詞定義為圖結(jié)構(gòu)中的頂點(diǎn)，詞與詞之間的關(guān)系定義為圖結(jié)構(gòu)中的邊，并由關(guān)鍵詞組和原始用戶數(shù)據(jù)計(jì)算得到頂點(diǎn)和邊的權(quán)重。最終的用