个性化推荐服务中用户兴趣模型研究

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本文提出了一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法。通过对用户浏览的web页面进行兴趣度分析,并与对用户浏览网页时的浏览行为分析相合,得到了用特征矩阵表示的用户兴趣模型。并采用层次聚类算法和k-means聚类算法相结合的综合聚类算法进行聚类,得到用兴趣分类树表示的用户兴趣模型。由于采用的是隐式创建用户描述文件的方法,减少了因用户参于而带来的系统噪声,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性。 This paper presents a method of using implicit user-interest description files by using the content information and browsing behavior information of the user’s browsing page set. By analyzing the interest degree of the web pages browsed by the users and analyzing the browsing behaviors of the users when browsing the web pages, a user interest model represented by a feature matrix is ​​obtained. The clustering algorithm is carried out by the hierarchical clustering algorithm and the k-means clustering algorithm to obtain the user interest model represented by the interest classification tree. Due to the method of implicitly creating a user description file, system noise caused by user participation is reduced, and the accuracy of the created user interest model is ensured.
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