個(gè)性化服務(wù)中基于Tag的用戶模型研究.pdf

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

2、的意義，在一定程度上降低了個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量。隨著Web 技術(shù)的發(fā)展，標(biāo)簽（Tag）服務(wù)被提出后，由于其隨意性和簡(jiǎn)潔性，越來越受到網(wǎng)絡(luò)用戶的喜愛，已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)上廣泛應(yīng)用。
　　 由于當(dāng)前用戶建模的缺點(diǎn)和Tag的廣泛應(yīng)用，本文對(duì)基于Tag的用戶興趣模型進(jìn)行研究。
　　 首先，驗(yàn)證了Tag中蘊(yùn)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(quán)樹形結(jié)構(gòu)由粗到細(xì)的粒度表示用戶模型，為提高個(gè)性化服務(wù)時(shí)效性，對(duì)用戶頻繁一起使用的

3、Tag 建立加權(quán)頻繁項(xiàng)集表，并且對(duì)用戶“自創(chuàng)”詞匯進(jìn)行了合理的處理；再次，提出了基于WordNet 計(jì)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(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的流程；最后，選取數(shù)據(jù)集進(jìn)行過濾仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。
　　 該模型避免了從文檔中提取關(guān)鍵詞的復(fù)雜過程，而且使用用戶保存Bookmarks 時(shí)所貼的Tag作為用戶的興趣特征詞來表達(dá)用戶興趣，從用戶的角度表達(dá)了用戶的興