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以数字图书馆为研究对象,提出了一种个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法、用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述,最后在个性化文本过滤算法基础上,得到在实际的数字图书馆中的验证结果。用户兴趣的提取采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合的隐式方式获得;在考虑最近到达的兴趣与用户原有兴趣序列的综合影响的基础上,用户兴趣的更新采用最近最少使用淘汰算法。实验结果表明,该模型具有隐式获取用户兴趣、用户模型更新命中率高等特点。