本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖書館個性化搜索引擎的用戶建模，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡信息的高速增長導致了信息定位與獲取的復雜化,通過分析目前網(wǎng)絡的信息超載問題,對現(xiàn)有用戶模型的表示法和更新技術(shù)進行比較,提出了一種以用戶行為和用戶操作的資料作為數(shù)據(jù)源,在用戶興趣漂移問題上采用興趣衰減,即興趣學習與常用的滑動窗口算法相結(jié)合的方法。最后以數(shù)字圖書館個性化搜索引擎中的用戶建模系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)為例,先后通過與普通向量空間表示模型的對比實驗以及用戶興趣漂移時的跟蹤學習,證明算法優(yōu)化有利于更好地表達用戶的興趣,對提高個性化信息服務的質(zhì)量有實用價值。
【作者單位】： 河南理工大學;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)字圖書館 個性化搜索引擎 用戶建模 向量空間模型
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言以用戶為中心這一服務理念越來越深入圖書館行業(yè)的每個角落。早期的個性化信息服務主要集中在實現(xiàn)個性化服務的具體技術(shù)上,如推薦技術(shù),信息檢索技術(shù),用戶聚類技術(shù)。然而隨著個性化信息服務的深入研究,人們逐漸意識到個性化信息服務的質(zhì)量不僅取決于具體的推薦技術(shù)、檢索

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本文編號：473776