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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)信息量的急速增長使得人們淹沒在信息的海洋中。盡管搜索引擎為用戶提供了便捷的信息檢索服務(wù),但搜索引擎召回的成千上萬的結(jié)果仍需要人們花費(fèi)很大的精力與時(shí)間去瀏覽符合自身興趣的信息。因此,從用戶與搜索引擎的交互信息中挖掘用戶偏好并為用戶提供個(gè)性化的檢索服務(wù)具有十分重要的意義。
在系統(tǒng)分析了偏好挖掘的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,綜合用戶的顯式反饋信息和隱式反饋信息實(shí)現(xiàn)了基于足球領(lǐng)域信息的用戶偏好信息挖掘。針對偏好挖掘的實(shí)時(shí)性要求,通過
2、對用戶的檢索信息進(jìn)行語義分析確定用戶檢索會話的邊界,以會話為單位獲取隱式反饋信息為偏好挖掘提供實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)。對用戶反饋信息進(jìn)行分析,提取其中的偏好標(biāo)簽和偏好動(dòng)作并將其描述為標(biāo)簽權(quán)重有向圖,為偏好模型構(gòu)的建提供數(shù)據(jù)。基于足球領(lǐng)域知識設(shè)計(jì)了分層權(quán)重?zé)o向圖用戶偏好模型,為用戶偏好建模奠定基礎(chǔ)??紤]到不同的偏好動(dòng)作所代表的喜好程度不一樣,對不同的偏好動(dòng)作賦予不同的權(quán)重。結(jié)合歷史偏好信息進(jìn)行實(shí)時(shí)偏好挖掘并引入了時(shí)間衰減因子,將當(dāng)前未出現(xiàn)的偏
3、好信息的權(quán)值進(jìn)行衰減,描述用戶偏好的變化過程。將偏好挖掘算法應(yīng)用于搜球網(wǎng),為搜球網(wǎng)用戶提供個(gè)性化的視頻檢索與視頻推薦服務(wù)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于分層權(quán)重?zé)o向圖模型的偏好挖掘算法能很好地從用戶反饋信息中發(fā)掘用戶的長期、中期以及短期的偏好信息。相比于原始的檢索系統(tǒng),基于用戶偏好的個(gè)性化檢索結(jié)果排序和視頻推薦中起到了很好的效果,提高了搜球網(wǎng)的用戶體驗(yàn)。但系統(tǒng)目前僅僅考慮文本查詢信息,尚未考慮用戶提交的檢索圖片這一偏好信息來源。同時(shí)在偏
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