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RSS个性化信息服务的用户兴趣模型研究及应用

作　者: 郭力军
导　师: 朱群雄
学　校: 北京化工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: RSS 个性化信息服务 用户兴趣模型 向量空间模型 农业信息化
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 172次
引　用: 7次
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内容摘要


互联网飞速发展带来了信息资源的爆炸式增长,人们需要花费大量的时间和精力从繁杂、海量的信息中筛选出自己需要的信息。“信息迷失”和“信息过载”问题的日益严重迫切要求提供个性化的信息服务。搜索引擎是目前主要的信息搜索工具,但是使用搜索引擎返回的结果数量多,质量良莠不齐,难于筛选和甄别,并且要求用户具有专业的检索知识和经验,对于普通用户使用难度较大,而且搜索的信息也具有滞后性。而RSS(简易新闻聚合)是一种信息聚合的简易方式,利用RSS技术可以实现信息推送,能够为人们方便及时地提供最新的信息服务。然而,当前的RSS信息服务对每个用户提供的内容统一,缺乏个性化特征。实现RSS个性化信息服务的基础和核心是用户兴趣建模技术。在基于RSS数据源的用户兴趣模型研究领域,已有的模型是三层结构的树状用户兴趣模型,由用户模型根节点、信息类别和用户兴趣子类构成。本文改进了原有模型的表示形式以及关键词权值计算方法,并且将用户的兴趣标记为长期兴趣和短期兴趣,针对两种不同的兴趣采用不同的更新机制。实验表明,改进模型的个性化程度更高,对用户兴趣更新更及时准确。模型在农业信息领域的应用,验证了本文研究课题的应用价值。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-13
第一章 绪论  13-21
  1.1 课题的研究背景  13
  1.2 国内外相关研究  13-18
    1.2.1 个性化信息服务  13-15
    1.2.2 RSS技术  15-17
    1.2.3 用户兴趣模型  17-18
  1.3 论文的研究内容和意义  18-19
    1.3.1 研究内容  18
    1.3.2 研究意义  18-19
  1.4 论文的组织结构  19-21
第二章 用户兴趣模型相关理论及技术  21-33
  2.1 用户兴趣获取  21
  2.2 用户兴趣模型表示  21-24
    2.2.1 基于向量空间模型的表示  21-22
    2.2.2 基于神经网络的表示  22-23
    2.2.3 基于用户-项目评价矩阵的表示  23
    2.2.4 基于粗细兴趣粒度的表示  23
    2.2.5 基于本体论的表示  23-24
    2.2.6 基于语义网络的表示  24
  2.3 用户兴趣建模技术  24-27
    2.3.1 基于模板的建模技术  24-25
    2.3.2 基于机器学习的建模技术  25
    2.3.3 基于贝叶斯网络的建模技术  25-26
    2.3.4 基于隐马尔可夫模型的建模技术  26
    2.3.5 基于神经网络的建模技术  26-27
  2.4 中文分词技术  27-29
    2.4.1 基于字符串匹配的分词方法  27-28
    2.4.2 基于理解的分词方法  28
    2.4.3 基于统计的分词方法  28-29
    2.4.4 基于语义的分词方法  29
  2.5 文本聚类技术  29-33
    2.5.1 层次聚类方法  29-30
    2.5.2 基于划分的方法  30
    2.5.3 基于密度的方法  30
    2.5.4 神经网络方法  30-33
第三章 RSS个性化信息服务的用户兴趣模型改进  33-37
  3.1 用户兴趣模型表示形式的改进  33-35
  3.2 用户兴趣模型更新机制的改进  35-36
  3.3 本章小结  36-37
第四章 RSS个性化信息服务的用户兴趣模型实现及应用  37-57
  4.1 系统需求分析  37-38
  4.2 系统体系架构设计  38-42
    4.2.1 基于代理(Agent)的系统基本架构  38
    4.2.2 系统整体结构  38-39
    4.2.3 主模块结构  39-42
  4.3 系统数据库设计  42-45
  4.4 系统实现及应用  45-55
    4.4.1 开发环境  45
    4.4.2 文本信息处理实现  45-50
    4.4.3 系统实现结果及应用  50-55
  4.5 本章小结  55-57
第五章 实验和结果分析  57-65
  5.1 实验  57
    5.1.1 实验环境  57
    5.1.2 实验方法  57
  5.2 实验结果和分析  57-64
  5.3 本章小结  64-65
第六章 结论与展望  65-67
参考文献  67-69
致谢  69-71
研究成果及发表的学术论文  71-73
作者和导师简介  73-74
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  74-75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络应用程序
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