基于用户浏览行为的用户兴趣模型的表示及更新
基于用户浏览行为的个性化教学系统
１ 用 户兴趣 模 型 的建 立
１ １ 基于 向量空 间模型 的混合模 型 ．
在个性化推荐系统 中， 用户 的兴趣模型会在很 大程度上 影 响到推 荐效 果 ， 中采用 了图 １ 示 的 文 所
二层树 状结构 模型 。 图１ 用二层 树状结 构模 型来表 示用户 兴趣 型
ｉｔ ｒ ｃｉｅ ｄ ｔ ｅ ｎ ｍｉ ｅ ｙ ｏ ｌ ｎ ｎ ｉ ｅ ｓ ｐ ｒ ｔｌ ａ ｄ ｔｅ ｕｓ ｒ Ｓｉ ｅｓｉ ｇ ｄ ｇ ｅ ｎ ｔ ｅｐ ｇ ｎ ｅ ａ ｔｖ ａ ａ ｂ ｅ ｎ ｄ ｂ ｆ ｉ ａ ｄ ｏ ｌｎ ｅ ａ ａｅｙ， ｎ ｅ ’ ｎｔｒｔｎ ｅ ｒ ｅ ｏ ａ ｅ ｎｅ ｈ ｈ ｂ ｅ ａ ｕ ａｅ ｂ ｉ ｒ ｗｓｎ ｓ ｅ ｅ ｎ ｃ ｃ ｌｔ ｄ ｙ ｔ ｂ ｏ ｉ ｇ ｐｅ ｄ．Ｔ ｓ ｓｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｏ ｓ ｈｅ ｙ ｔ ｍ ｓ ｓ ｗｏ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ｌｏ ｉｈ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｎ ａｉ ａｇ ｒｔ ｍｓ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｈ
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基于大数据分析的网络用户行为模型与用户画像构建
基于大数据分析的网络用户行为模型与用户画像构建随着互联网的迅猛发展，大数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一环。
在网络用户行为和用户画像构建方面，基于大数据分析的方法成为了一种有效的手段。
本文将基于大数据分析的网络用户行为模型和用户画像构建进行探讨。
首先，我们需要明确什么是网络用户行为模型。
网络用户行为模型是指通过对海量的用户行为数据进行分析和挖掘，建立起网络用户在互联网上的活动规律和行为特征的数学模型。
这种模型可以帮助企业和组织更好地理解用户行为，预测用户的需求和反馈，从而进行有针对性的营销和推广活动。
大数据分析为网络用户行为模型的构建提供了强大的支持。
在构建网络用户行为模型的过程中，大数据分析技术可以帮助我们从海量的用户数据中提取出有意义的信息和模式。
首先，通过对用户的浏览记录、搜索关键词、点击行为等进行分析，我们可以了解用户的兴趣偏好和需求。
例如，某用户经常浏览电影相关的网页和搜索电影相关的关键词，我们可以判断该用户对电影有较强的兴趣。
其次，大数据分析还可以帮助我们识别出用户的行为模式和规律。
例如，某用户每天早上9点到11点之间经常访问新闻网站，我们可以推断该用户很可能是一个上班族，喜欢在上班前了解最新的新闻动态。
基于大数据分析的网络用户行为模型的优势在于其能够对用户进行全面的分析和建模，不仅能够了解用户的兴趣和需求，还能够预测用户的行为和决策。
通过分析用户的历史行为数据和行为模式，我们可以预测用户未来的行为，比如购买某种产品的可能性，从而为企业决策提供参考。
此外，网络用户行为模型还能够帮助企业进行精准的广告投放和个性化推荐。
通过对用户行为的分析，我们可以将广告和推荐内容更加精准地投放给用户，提高营销效果和用户满意度。
除了网络用户行为模型，基于大数据分析的用户画像构建也是非常重要的。
用户画像是指通过对用户行为数据进行分析和分类，建立起用户特征和画像的模型。
通过用户画像，企业和组织可以更好地理解用户，制定针对性的营销策略和推广活动。
《2024年基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》范文
《基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重。
如何从海量的信息中为用户提供准确、个性化的推荐服务，成为了当今研究的热点问题。
基于用户兴趣建模的推荐方法，作为一种有效的信息过滤技术，得到了广泛的应用和关注。
本文旨在探讨基于用户兴趣建模的推荐方法及其应用研究。
二、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统的基础，它通过分析用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，提取出用户的兴趣特征，进而构建出用户的兴趣模型。
这个模型可以准确地描述用户的兴趣偏好，为后续的推荐提供依据。
在用户兴趣建模过程中，关键在于如何准确地提取用户的兴趣特征。
常用的方法包括基于内容的分析、协同过滤、深度学习等。
其中，基于内容的分析主要是通过分析用户的历史行为数据，提取出用户的兴趣点；协同过滤则是通过分析其他用户的相似行为，推断出用户的兴趣；深度学习则可以通过学习大量的用户行为数据，自动地提取出用户的兴趣特征。
三、推荐方法基于用户兴趣建模的推荐方法主要包括协同过滤、内容推荐和混合推荐。
1. 协同过滤协同过滤是推荐系统中应用最广泛的方法之一。
它主要通过分析用户的历史行为数据，找出与其他用户相似的用户群体，然后根据这些相似用户的喜好，为当前用户推荐相应的内容。
协同过滤又可以分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。
2. 内容推荐内容推荐主要是通过分析内容的特征和用户的兴趣模型，将与用户兴趣相关的内容推荐给用户。
这种方法可以充分利用内容的语义信息，提高推荐的准确性。
3. 混合推荐混合推荐是将协同过滤和内容推荐等方法结合起来，充分利用各种方法的优点，提高推荐的准确性和满意度。
混合推荐的方法可以根据具体的应用场景和需求进行设计。
四、应用研究基于用户兴趣建模的推荐方法在各个领域都得到了广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例进行介绍。
1. 电商平台在电商平台上，基于用户兴趣建模的推荐方法可以帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，提高购买转化率。
一种基于用户行为的兴趣度模型
摘 要： 个性化推荐技 术在 电子 商务 系统 中 到 了广泛应用 。针对现有 的用户模型 不能根据 用户 自身兴趣 实现推荐 的 问 ， 得 题 提 出了一种基 于用户行 为的兴趣度模 型， 分析 用户 的行 为模 式， 结合用户的浏览 内容 ， 发现用 户兴趣 。在此基础 上采用期 望最大化
ｉｇａ ｄＡ ｐｉａｉｎ， ０ ２ ４ （ ）１ ８１ １ ｎ ｎ ｐ ｌ ｔ ｓ２ １ ， ８ ８ ：４－５ ． ｃ ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ ｅ ｓｎ ｌ ｅ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ：Ｐ ｒｏ ａｉ ｄｒｃ ｍｍ ｅ ｄ ｔ ｎｉ ｄ ｌ ｐ ｌ ｄ ｔｃ ｎ ｌｇ ｎｅｃ ｍｍ ｅｃ ． ｉｃ ｈ ｘｓｉｇ ｕ ｅ ｄ ｌ ｃ ｎ ｎ ｔ ｋ ｚ ｎ ａｉ ｓａｗｉｅｙａ ｐｉ ｈ ｏｏ ｙ ｉ —ｏ ｏ ｅ ｅ ｒｅ Ｓｎ ｅｔｅｅ ｉｔ ｓ ｒｍｏ ｅｓ ａ ｏ ｎ ｍａ ｅ
ｅ ｔ ｄ Ｏｎ ｔ ｉ ｂ ｓｓ ｉ ｕｓ ｓｔ ｅ ｅ ｐ ｃ ａｉ ｎ ｍａ ｉ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｒ ａｅ ｕ ｅ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ａ ｄ ａ ｓｇ ｈ ｓ ｒｔ ｈ ｏ ｅ ｐ ｎ ｉ ｇ ｓｅ ． ｈ ｓ ａ ｉ， ｔ ｅ ｈ ｘ ｅ ｔｔｏ ． ｘ ｍｉ ａｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｏ ｃ ｅ ｔ ｓ ｒｃｕ ｔ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅｕ ｅ ｔ ｅ ｃ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｎ ｎ ｏ
２Ｓ ｈ ｏ ｆ ｃｅｃ， ｈ ｎ ａｇＡ ｒｓａｅ ｉｅｓ ， ｈ ｎ ａｇ１０ ３ ， ｈｎ ．ｃ ｏ ｌ Ｓ ｉ ｅ Ｓ ｅｙ ｎ ｅｏｐ ｃ ｖｒｉ Ｓ ｅｙｎ １ １６ Ｃ ｉａ ｏ ｎ Ｕｎ ｙ ｔ
Ｗ ＡＮＧ ｅｗｅ， Ａ ｕ ｅ ｇ ＬＩＸｉ ｏ ｉ ｇ Ｐ ｒ ｏ ａ ｔ ｒ ｓ ｇ ｅ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｓ ｍ ｅ ｅ ａ ｉ ｒ Ｗ ｉ ｉ ＸＩ Ｘｉ ｆ ｎ ， ａ ｍ ｎ ． ｅ ｓ ｎ ｌｉ ｅ ｅ ｔｄｅ ｒ ｅ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｕ ｎ ｒｂ ｈ ｖ ｏ ．Ｃｏ ｐ ｔ ｒ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｍ ｕ ｅ ｇｎ ｅ —
基于用户浏览兴趣的路径发现模型的探究
出路径选择兴趣度和页面浏览兴趣度的乘积 ，便可 以和 这个阈值 比较 ，决定路径是否属于用户浏览兴趣路径集 Ｉｔ ｅｔａ ，那么路径选择兴趣度用公式表示就是 ： ｎｅ ｓ ｔ ｒ ｐｈ
尸 ：
用户浏览行为和浏览兴趣 ，从 中挖掘 出有用 的信息 ，再
建立 用 户 浏 览 路 径 发现 模 型 。 网上 的 网页 具 有 网 络拓 扑
当然 ，用户浏览兴趣支持度有个 限度 ，即用户浏览
兴趣 支持度 阈值。当实 际用户路径选择兴趣和页面浏览 兴趣 的综合小于这个 阈值 ，就要放弃这个路径 。通过求
术来分析与网站相关的信息 ，从而从这些信息 中发现有
用的模式 。模式发现 的目的是利用各种挖掘方法［ ３ 从Ｗｅ ｂ 日志 中挖掘 出数据背后 的用户访 问规律 。每个人上 网都 有 自己的习惯和方式 ，因此Ｗｅ 挖掘需要 深入分析研究 ｂ
Ｌ ，且将页面浏览兴趣划分为几个等级 ，用数字表示 ，
数字越 大代表 页面浏览兴趣越 大。Ｉ ］】 ［［ 表示从ｉ ｉｊ 页面到
ｊ 页面后 ，在ｊ 页面的兴趣和 。页面浏览兴趣度 的公式可
以表 示 为 ：
Ｑ士 ：
Ｊ ＝１
虑用户浏览 的兴趣或 目的。本文 中将网站 的结构和 内容
网页ｋ 的访 问次数 ，分母表示 网页ｘ 到所有连接的总次数
的平均数 ，充分体现 了用户选择ｋ 连接的兴趣度 。
对于页面浏览兴趣度 ，需要知道页面浏览兴趣矩阵
模式的挖掘算法。文献［］ 出了最大向前序列法 ，根据 ４提 用户折返的特性形成若干浏览子序列 ，文献【］ ５提出了参
考长度法 ，根据用户在网页上停 留的时间形成浏览子序 列 ，文献【］ ６根据用户的浏览频度 和网站的结构提出了支 持一偏爱度概念 ，并应用支持 一偏爱度挖掘用户浏览偏 爱路径 。这些算法主要是根据浏览频 度或者浏览时间来 分析用户的浏览行为来发现用户浏览模式 ，没有完全考
个性化信息过滤系统中用户兴趣模型建立和更新
文档 都转换为一个 ｎ维 特征 向量 ， 本文采 用 向量空间
模型表示法 。 特征项 Ｖ用词表示 ， 根据试验结果认为 ， 选取词作 为特征项要优于宇和词组。其权 重计算方法 常用的有 Ｔ ：Ｄ 法 、 ＦＩ Ｆ 信息增 益 、 ｃ Ｉ 信息 熵、 互信 息等 ， 由于 Ｔ — Ｄ Ｆ ＴＦ
个聚类 Ｃ； ｛ １ ２ ，ｎ ； ｃ， … ｃ ｝ ｃ
（ Ｒｐ ａ； ２ ｅｅｔ ） （ 对于 ｃ中每对类 （ ｉ ， ３ ） ｃ ， ｓ 计算它们之间 的相似 度 ｓ Ｃ ， ｆ ， 其有最 ｃ） ｌ ｌＣ） 取 ｍ（
大相似度的类之间的相似度值 ｍ ｘ Ｍ Ｘ ｌ ｃＩＩ｝ ａ ＝ Ａ ｛ｓ ｍ（ 【 ） ： Ｃ
视为孤立点从其所在的簇 中删除。对 于给定 的文档集
特征的元数据 。特征 表示模 型有两 种 ， 一种是 基 于语
义的方法 ， 它试 图完成 一 定程 度 的语 法和 语义 分析 。 另一种是基 于统计 的方法 ， 它是 将每个 Ｗｅ ｂ页面 表示
合 Ｄ＝｛ － ｄ 一， ， ｄ ． ｄ ｝聚类过程的算法为 ： ，
Ｉｆ ｒ ａｉ ｎ Ｆｌ ｒ ｇ Ｓ ｓｅ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｉ ｅ ｉ ｙ ｔ ｍ ｔ ｎ
费洪晓 戴 弋 穆 瑁 黄 勤径 肖新华 （ 中南大学信息科学 与工程学院 长沙 ４０ ７ ） １０ ５
摘要 ： 出 了一种新的用户兴趣模型的建立和更新方 法。该 方法通过 ｗ ｂ内容挖 掘和 用户行 为分析建 立用户模 提 ｅ
维普资讯
２ ０ 年 第 ８ 期 ０７
计 算 机 系 统 应 用
基于改进用户浏览行为个性化搜索引擎系统研究
基于改进用户浏览行为个性化搜索引擎系统研究摘要：提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型，该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。
将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中，详述了系统的基本框架、系统基本功能模块，开发了一个演示系统IUBPSES。
模拟实验显示：利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索，其搜索效果优于当前主流搜索引擎系统。
最后，指出了需要改进和进一步研究方向。
关键词：用户浏览行为；个性化服务；搜索引擎；用户兴趣模型；IUBPSES系统0引言用户兴趣模型是存储用户的兴趣偏好、存储和管理用户的行为历史、存储学习用户行为的知识和进行相关推导知识的功能集合<sup>[1]</sup>。
近年来学者对个性化搜索引擎系统中的用户兴趣模型进行了广泛深入的研究，林国<sup>[2]</sup>分析了现有用户兴趣模型的不足，指出了用户兴趣模型的基本结构，提出了个性化搜索引擎中用户兴趣模型的工作过程。
刘东飞<sup>[3]</sup>提出了一种基于群用户兴趣模型的加权全局相关度查询排序算法，改进了搜索引擎的排序结果，为用户提供了较准确的搜索服务。
王微微<sup>[4]</sup>提出了一种基于用户行为的兴趣度模型，分析了用户的行为模式，结合用户的浏览内容发现用户兴趣。
刘文杏<sup>[5]</sup>根据用户的兴趣和喜好提出了一种挖掘用户兴趣的路径浏览模型和算法，使Web 服务器能更快地反馈信息，能够为用户提供更好的信息服务。
郝水龙<sup>[6]</sup>提出一种基于层次向量空间模型（VSM）的用户兴趣模型表示及更新处理机制，采用基于用户浏览行为来计算用户对网页的兴趣度，快速估计网页兴趣度。
郭力军<sup>[7]</sup>改进了基于RSS数据源的用户兴趣模型，模拟实验表明该改进的用户兴趣模型个性化程度较高，对用户兴趣更新及时、准确。
基于大数据的网络用户兴趣分析与个性化推荐
基于大数据的网络用户兴趣分析与个性化推荐随着互联网技术的不断发展和普及，网络用户对各种信息的需求也越来越多样化。
而为了能够更好地满足用户的个性化需求，大数据技术被广泛应用于网络用户兴趣分析和个性化推荐。
本文将对基于大数据的网络用户兴趣分析与个性化推荐进行探讨。
首先，我们需要明确大数据在网络用户兴趣分析和个性化推荐中的作用。
大数据的核心特点是数据量大、数据类型多样、处理速度快。
在网络用户兴趣分析中，大数据技术可以对用户在网络上的各种行为进行实时分析，如浏览记录、搜索记录、购物记录等。
通过对这些信息的分析，可以准确地了解用户的兴趣爱好，为用户提供个性化的推荐服务。
接下来，我们来讨论基于大数据的网络用户兴趣分析的具体方法与应用。
在兴趣分析过程中，首先需要收集用户的行为数据。
这些数据可以来自于互联网平台的日志数据、社交媒体数据、电子商务数据等。
然后，利用大数据分析技术，对这些数据进行处理和分析，提取出用户的兴趣标签、个人特征等信息。
最后，通过对这些信息的整合和分析，建立用户兴趣模型，实现对用户兴趣的精准识别和预测。
基于大数据的网络用户兴趣分析的应用非常广泛。
在搜索引擎领域，利用大数据技术可以对用户的搜索行为进行分析，为用户提供个性化、精准的搜索结果。
在社交媒体领域，大数据技术可以帮助社交媒体平台分析用户发布的内容，并根据用户的兴趣和偏好为其推荐相关内容。
在电子商务领域，利用大数据技术可以对用户的购物行为进行分析，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购物体验和购买转化率。
除了网络用户兴趣分析，基于大数据的个性化推荐也是重要的应用领域之一。
个性化推荐利用大数据技术分析用户的历史行为和兴趣偏好，为用户推荐更符合其兴趣的内容或产品。
在电影和音乐推荐领域，利用大数据技术可以分析用户的观影和听歌记录，为用户推荐符合其口味的影片和音乐作品。
在电子商务领域，个性化推荐可以为用户根据其过去的购物行为和喜好，推荐适合其的商品和促销活动。
基于用户操作行为的兴趣度的分析与计算
这个时候有两种可能 ：①用户对 Ｑ． 已近找到了合适的信息 ， 然
后 对 新 的 内 容进 行 查 询 ，这 个 时 候 输 入 的关 键 字 Ｑ 用 户 对 。② Ｑ 显 示 的结 果 并 未 找 到 合 适 的信 息 ，重 新 输 入 新 的 关 键 字 Ｑ ，
但 是 Ｑ 与 Ｑｌ 的信 息 是 类 似 的 。 个 时 候 重 新 转 入查 看 部 分 。 这 直 到用 户 找 到 满 意 的 结 果 或 者放 弃 查 询 。 根 据 上 述 分 析 ， 户 用 操 作 行 为 的 流程 图 如 图 １
作 用 于 各 个结 点 。
１ 用 户 行 为 的 调查 与分 析
。
用 户 是 搜 索 引 擎 的 直 接 使 用 者 ，通 过 搜 索 引 擎 用 户 可 以找 到 自 己感 兴 趣 的 信 息 和有 价 值 的 信 息 。关 注 受 访 者 对 搜 索 引 擎
检 索 结 果 的浏 览行 为 ， 即对 检 索 结 果 的选 择 行 为 。， 户 在 查 看 ５用 检 索 结 果 时 倾 向于 只 看 前 几 页 内的 记 录 和 随 机 抽 几 页 查 看 。 当 用 户 在 首 次 查 询 不 能 得 到 理 想 结 果后 ， 做 出 不 同 的 反应 。 会
２ 基 于 用户 操 作 行 为 的
Ａ
兴 趣 度 的计 算 方 法 通 过 以 上 分 析 ， 户 用 对 感 兴 趣 的话 题 ， 搜 索 在 行 为 中 所 体 现 出 来 的 兴
趣 是 所 花 费 的 时 间 和 对 ㈨ 舢
¨提 ｊ …
用 户 在 一 次 搜 索 不 到 结 果 的 时 候 会 改 变 搜 索 策 略 ，更 换 相
基于大数据的用户画像分析与个性化推荐模型
基于大数据的用户画像分析与个性化推荐模型随着互联网的迅猛发展以及大数据技术的广泛应用，数据已经成为一个重要的资产。
在这样的背景下，用户画像分析和个性化推荐成为了许多企业和服务提供商关注的焦点。
本文将讨论基于大数据的用户画像分析和个性化推荐模型的原理和应用。
用户画像分析是对用户特征进行综合分析和描述的过程，旨在了解用户的兴趣、行为习惯和心理特征，从而提供个性化的服务和推荐。
大数据技术在用户画像分析中发挥了重要作用。
通过采集、存储和处理海量的用户行为数据，可以建立精准、全面的用户画像。
这些数据可以包括用户的浏览记录、购买记录、社交网络行为等，通过对这些数据的分析与挖掘，可以揭示用户的行为模式和偏好。
在用户画像分析的基础上，个性化推荐模型可以根据用户的兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐内容。
个性化推荐模型以协同过滤、内容过滤和混合过滤为主要算法。
这些算法的基本原理是根据用户和物品之间的关系，通过对历史数据的挖掘和分析，预测用户对尚未接触过的物品的偏好，从而进行个性化的推荐。
在基于大数据的用户画像分析和个性化推荐模型的实践中，有以下几个关键问题需要解决。
首先，数据的采集和处理。
为了建立准确的用户画像和实现个性化推荐，需要收集和处理大量的用户行为数据。
可以利用网站和移动应用的埋点技术，对用户的行为进行跟踪和记录。
同时，还需要选择合适的数据库和处理工具，进行数据的存储和分析。
其次，特征提取和建模。
在用户画像分析中，需要从海量的用户行为数据中提取有用的特征。
常用的特征包括用户的性别、年龄、地理位置、浏览记录、购买记录等。
然后，可以采用机器学习和数据挖掘的方法对这些特征进行建模和分析，以揭示用户的行为模式和偏好。
再次，个性化推荐算法的选择和优化。
个性化推荐模型可以采用协同过滤、内容过滤和混合过滤等算法。
不同的算法适用于不同的应用场景和数据特点。
在实际应用中，需要通过实时的实验和反馈机制，不断优化和改进个性化推荐算法，提高推荐的准确性和效果。
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Ａｈ ａ ｔ： ｓ ｄ ｏ ｎ ｌ ｓ ｆ Ｕ ｅ ｒ ｗｓ ｇ ｂ ｈ ｖｏ ｓ ｔ ｘｒ ｃｉ ｇ ｕ ｅ ｔ ｅ ｔ，ａ ｍｅｈ ｄ ｏ Ｓ ｄ ｌｒｐ ｅ ｅ ｔｔ ｎ ｏ ｒｅ ｍ ｅ Ｂａ ｅ ｎ ａ ａ ｉ ｏ Ｓ ｂ ｏ ｉ ｅ ａ ｉｒ ｏ ｅ ｔ ｔ ｓｒ ｉ ｅ ｓ ｓ ｔ ｏ ｆＵ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ｒｓ ｎ ａｉ ｆｔｅ ｙ ｓ ｒ ｎ ａ ｎ ｎｒ ｒ ｏ
Ｒｅ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｎ ｐｒｓ ｎ ａｉｎ ａ ｄ Ｕｐｄ ｔ ｏ ｅ ｎ ｅ ｅ ｔＭ ｏ ｅ ａｅ ｆ ｒＵｓ ｒＩ ｔｒ ｓ ｄｌ
Ｂａ ｅ ｎ Ｕ ｓ ｒＢｒ ｗ ｓｎ ｈ ｖ ｏ ｓ ｓ ｄ ｏ ｅ ｏ ｉ ｇ Ｂｅ ａ ｉ ｒ
Ⅵ Ｗ 即 一 ｌ ＨＥ ｎ ｎ Ｗｅｌ Ｆｕ— ａ
如何 利用获得 的用户兴趣 建立用 户兴趣模 型 。 目前 国内外 对用户兴趣 模 型 的研 究 中 ， 点 放在 对 用户 重
兴趣 的学习上 ， 而对用 户 兴趣 模 型 的表示 方 法 和更
用 户兴趣模 型是基 于用具有 特定数据结 构 的、 式 化 的描 述 ｊ 形 。从 功 能 角 度定 义 ， 户兴 用
ａｅｙ ｏ ｔｅｈ ｒ ｃｉ ｌ ｏ ｅ ｂ ｔ ｌ ｏ ｂ ｅ ｔ ａａｔ ｉ ｉ ｆ ｅｔｒ ｐ ｃ ｄｅ ｔ ａｅ ｓｒｎｅ ｔ ａｄｅ ｒ ｆ ｈ ｉａ ｈｃ ｄｌ ｕ ａ ｏｃｍ ｉ ｓ ｈｃ ｒ ｅｓ ｃ ｏ ｖｃｏ ａ ｍｏ ｌｏｍ ｋ ｅ ｔ ｅ ｓ 乎 ｈ ｅｒ ａｍ ， ｓ ｎ ｗｉ ｈ ｃ ｒ ｔｓ ｓ ｅ ｕ ｉ ｒ ｓ ｎ ｉ
基 于用户浏 览 行为 的用户 兴趣 模 型 的表 示及更 新
伊 雯雯 何 福男
江苏苏州 ２５ ０ ） １１４ （ 苏州职业技术 学院信息工程 系
摘
要： 在分析用户浏览行为获取用户兴趣 的基础上 ， 提出一种树状结构模型与向量空间模型相结合来表示用户兴趣模型 的 方法 ， 基于此用户兴趣模型 ， 把遗忘机制引入模型 的更新 。这种兴趣 模型不但具有加 权矢 量模型 的加权关键 词的特
为 了准确 地描述用 户 的兴 趣 ， 必须 建 立一 个 可 以不 断学习用户兴 趣并适 时更新 的用 户兴趣模 型 。文 献
１ 究 了用户 兴 趣 的获 取 ， 研 本文 的主要 研究 内容 是
１ 用 户 兴趣 模 型 的表 示
１１ 模型化表示用户兴趣 ．
１ ． 用户兴趣 模型 ．１ １
ｎ ｅ ｔ ｒｏ ｒ ｗｓ ｅ ｖ ｅ ｏ ｆｂ ｏ ｉ ｇｐａ ｅ ｎ ｉ ｅ ｔ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕｔ ｒ ｖ ｈ ｈ ｅ ｅ ｒｈｎ ｎ ｇ ｓｃ ｓｓ ｎ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｒ ｌ ｐ ｏ ｅｔ ａ ｔ ｅｒ ａ ｃ ｉ ｇｍｅｈ ｄ ｏ ｂ ｉ ｉ ｇｕ ｅ ｔ ｒ ｓ ｍｏ ｄ ｏ ｔ ｓ ｓ ｔ ｓ ｔ ｏ ｆ ｕ ｌ ｎ ｓｒｉ ｅｅ ｔ ｄ ｄ ｎ ｉ ｒａ ｏ ａ ｌ ｄ ｅ ｅ ｔ ｅ ｓ ｅ ｓ ｎ ｂ ｅａ ｆ ｃ ｉ ． ｎ ｖ Ｗｍｌ ： ｅ ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｌ ｖ ｃｏ ｐ ｃ ｄ ｌ ｆｒ ｏ ｔｎ ｍｅ ｈ ｉ ｈ ｔ ｅ ｓｒ ｃｕ ｅｍｏ ｅ； ｅ ｔ ｒｓ ａ ｅｍｏ ｅ； ｏ ｇ ｔｅ ｃ ａ ｓ ｒ ｎ ｍ
第 ９卷
第 ４期
常
州
信
息
职
业
技
术
学
院
学
报
Ｖ０ ． ＮＯ４ １ ９ ． Ａｕ ． ０１ ｇ２ ０
２１ ０ ０年 ８月
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｏ ｒ ａ ｆＣｈ ｎ ｚ ｏ ｃ ｔｏ ａ ｌ ｇ ｆＩ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ａ ｇ ｈ ｕ Ｖｏ ａ ｉｎ ｌＣｏ ｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｍａｉ ｃ ｎｏｏ ｙ ｅ ｏ
点和层次模型的层次性 ， 并且还结合 向量空间模 型的特点 ， 将用 户的兴趣与浏览 页面的特征 向量结合起 来。实验 证 明， 建立用户兴趣模型的方法是合理 和有效的。
关键词 ： 树状结构模型 ； 向量空间模型 ； 遗忘机制 中图分类号 ： Ｐ３ ３０ Ｔ ９． ９ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： ６ ２２３ （ｏｏ ０ － ２ － １７ － ４ ２ ｌ ）４０ ８０ ４ ０ ３
（ ｅ ａ ｍ ｎ ｆ ｎｏｍａｏ ｅｈｏｏ ￣ Ｓｚ ｏ ｓｔｔ ｆ ｎｕｔａ Ｔ ｃｎ ｌｇ ，ｕ ｈ ｕ２ ５０ ， ｈ ａ Ｄ ｐ ｒ ｅｔ ｆｒ ｔ ｎＴ ｃｎ ｌ ， ｕｈ ｕＩ ｔｕｅｏ ｄ ｓ ｉ ｅｈ ｏｏｙ Ｓｚ ｏ １ １４ Ｃ ｉ ） ｔ ｏＩ ｉ Ｋ ｎｉ Ｉ ｒｌ ｎ
Ｏ 引言
文 献 １中指 出 … ， 于用 户 兴趣 的 个性 化服 务 基 正逐渐成 为学术 界 和商业 应 用 中热 门 的研 究方 向。
模 型与 向量空 间模 型相结 合的方法来 表示用户 兴趣 模型， 并作 出将 人类 的遗忘 机 制 引入模 型更新 的尝
试 ， 得 了 良好 的效果 。 取