一種基于查詢加權(quán)的用戶建模方法
本文關(guān)鍵詞:一種基于查詢加權(quán)的用戶建模方法
更多相關(guān)文章: 用戶建模 查詢?nèi)罩?/b> 會話分割 查詢加權(quán)
【摘要】:通過分析用戶的查詢?nèi)罩?模擬用戶與搜索引擎之間的交互過程,提出一種基于查詢加權(quán)的用戶建模方法。首先,對查詢?nèi)罩具M行會話分割;然后,利用會話中用戶查詢出現(xiàn)的次數(shù)、持續(xù)時間及所點擊的URL排名等行為信息,計算查詢權(quán)重;最后,采用興趣投票的方式,完成用戶模型的構(gòu)建。在AOL(美國在線)查詢?nèi)罩緮?shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明,基于查詢加權(quán)的用戶建模方法在用戶興趣預(yù)測上取得較好的效果。
【作者單位】: 沈陽航空航天大學(xué)知識工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】: 用戶建模 查詢?nèi)罩?/strong> 會話分割 查詢加權(quán)
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61403262) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(L2013066)資助
【分類號】:TP391.3
【正文快照】: 互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模和覆蓋面的增長帶來信息過載(in-formation overload)問題:過量信息的同時呈現(xiàn)使得用戶很難從中獲取對自己有用的部分,信息使用效率反而減低。推薦系統(tǒng)作為一種信息過濾的重要手段,是當(dāng)前解決信息過載問題的非常有潛力的方法[1]。個性化推薦分為用戶興趣建模、推薦
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:966533
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