基于點(diǎn)擊流的個(gè)性化信息推薦服務(wù)研究.pdf

1、隨著Internet的快速發(fā)展及電腦在各行各業(yè)的迅速普及，網(wǎng)上的個(gè)性化信息推薦服務(wù)正在蓬勃興起。越來越多的網(wǎng)站開始對(duì)用戶的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)感興趣，因?yàn)槁斆鞯纳碳液途W(wǎng)站管理人員看中了點(diǎn)擊流和個(gè)性化信息推薦服務(wù)之間的“商機(jī)”。用戶在網(wǎng)上的每一個(gè)點(diǎn)擊動(dòng)作無(wú)不體現(xiàn)了自身的興趣愛好，知道了一個(gè)人的興趣愛好就可以向其進(jìn)行個(gè)性化信息推薦服務(wù)。這種個(gè)性化信息推薦服務(wù)不僅準(zhǔn)確性高而且推薦質(zhì)量好。所以，越來越多的網(wǎng)站開始收集用戶的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，越來越多的研究人員開

2、始關(guān)注基于點(diǎn)擊流的個(gè)性化信息推薦服務(wù)。
　　 傳統(tǒng)的收集用戶點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的方法是通過挖掘WEB日志來完成的，但是這種方法存在可用信息太少、重構(gòu)用戶會(huì)話困難、時(shí)效性差、部分事件沒有記錄等缺點(diǎn)；傳統(tǒng)的個(gè)性化信息推薦技術(shù)常采用內(nèi)容過濾或協(xié)同過濾，但普通的內(nèi)容過濾存在特征提取的能力有限、不能為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的資源等問題，普通協(xié)同過濾還存在數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)等問題。為了消除這些缺陷，本文做了如下主要工作：
　　 (1)提出了把基

3、于分類的內(nèi)容過濾技術(shù)和基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦技術(shù)的預(yù)測(cè)值進(jìn)行加權(quán)求和的混合推薦技術(shù)。這兩種過濾技術(shù)都有它們本身的優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合使用這兩種技術(shù)，使得它們能夠優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，避免其原有的缺點(diǎn)，提高推薦系統(tǒng)的性能和推薦質(zhì)量。
　　 (2)提出了在提供個(gè)性化信息推薦服務(wù)時(shí)采用AJAX客戶端異步技術(shù)來收集用戶點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，改變以往用WEB日志分析的方法。通過對(duì)這兩種方法進(jìn)行分析和比較，不難發(fā)現(xiàn)用AJAX客戶端異步技術(shù)來收集用戶點(diǎn)擊