【摘要】：根據(jù)第43次《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》,截至2018年12月,我國網(wǎng)民規(guī)模達8.29億,普及率達59.6%。隨著在線閱讀應(yīng)用平臺的個性化發(fā)展,越來越多的用戶在享受網(wǎng)絡(luò)閱讀服務(wù)的便利的同時,對于圖書資源的推薦依賴也越來越強。在“快餐閱讀”消費模式的引領(lǐng)下,合適的關(guān)聯(lián)資源推薦對用戶而言是省時省力的信息消費助力,在幫助平臺提高用戶黏度的同時,也考驗著應(yīng)用產(chǎn)品制作商、產(chǎn)品設(shè)計工作者們對用戶需求的把控能力。如何根據(jù)用戶與網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用平臺的交互行為記錄信息對用戶進行精準的實時資源推薦,是目前信息推薦、信息檢索、信息質(zhì)量、用戶行為、用戶興趣相關(guān)研究領(lǐng)域的熱門話題。社會化標簽是Web2.0時代的產(chǎn)物,是由用戶主動對信息資源進行標記、組織和分類的行為記錄。豆瓣讀書等應(yīng)用平臺便是基于用戶標注信息為用戶提供關(guān)聯(lián)資源推薦服務(wù)的,以更好地滿足用戶的個性化閱讀需求。社會化標簽是用戶興趣信息的體現(xiàn),通過合理的數(shù)據(jù)分析算法或模型,捕獲用戶的興趣偏好是社會化標簽系統(tǒng)信息推薦的常見研究方式。研究者指出用戶的興趣偏好在現(xiàn)實中受季節(jié)時令、環(huán)境甚至年齡閱歷的影響,隨時間的遷移而變化。然而,相關(guān)領(lǐng)域的研究者們往往未考慮到社會化標簽系統(tǒng)用戶興趣的動態(tài)變化問題對標簽推薦算法或模型的準確性、有效性的影響,使得大多數(shù)分析方法只適用于用戶長期、穩(wěn)定興趣的資源推薦,無法滿足當下人們對信息服務(wù)的高效性、精準性的需求。因此,設(shè)計體現(xiàn)社會化標簽用戶興趣動態(tài)變化的興趣模型及相關(guān)信息數(shù)據(jù)分析的方法是適應(yīng)目前網(wǎng)絡(luò)閱讀服務(wù)情境的重要舉措,也是基于社會化標簽的信息推薦、信息檢索、信息質(zhì)量等研究及應(yīng)用中亟待解決的問題。目前鮮少有結(jié)合本體與社會化標簽進行用戶動態(tài)興趣的挖掘研究,本文從此角度出發(fā),采用文獻研究法、對比分析法、模型構(gòu)造法和實證研究法,通過形式概念分析方法,在已有本體《中國分類主題詞表》和《中國圖書館分類法》對詞語的約束規(guī)則和關(guān)系定義的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了豆瓣讀書樣本用戶的興趣標簽本體;并通過興趣強度指標、穩(wěn)定指標對標簽數(shù)據(jù)進行預測實驗,確定了標簽興趣指數(shù)的表示形式,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了用戶初始興趣模型,并提出了以興趣強度為主,興趣穩(wěn)定指數(shù)為輔的興趣節(jié)點更新的流程。研究結(jié)合了本體相關(guān)理論與用戶動態(tài)興趣模型構(gòu)建的研究方法,構(gòu)建反映用戶動態(tài)興趣特征的興趣模型,并依據(jù)用戶興趣的動態(tài)性變化特征總結(jié)模型更新的方法,為社會化標簽系統(tǒng)的信息推薦、信息檢索、信息質(zhì)量等研究或應(yīng)用領(lǐng)域提供了參考依據(jù)。
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G252
【圖文】：

分為內(nèi)容型、情境型、屬性型、情感型、事實型等五類。息資源標注的不同需求，社會化標注系統(tǒng)一般為用戶提供用戶可以選擇手工自主標注或者參考標簽列表兩種形式進類。用戶手工標注一般受到用戶自身的知識儲備、生活背影響而顯得更為隨意、自由；半自動化標注方法則一般由提供可供選擇的資源標簽列表（一般為高頻標簽），用戶以應(yīng)用，以此完成對信息資源的標注。源、標簽構(gòu)成社會化標注體系的信息骨架，用戶、資源、得信息資源能從不同的角度和渠道進行流通，這也是標征的體現(xiàn)。由圖 2.1 可以看出，用戶、資源、標簽與標注固定的條件約束，即同一資源可能被多個不相關(guān)的用戶標戶用于標注不同的資源，同一標簽也可能被不同的用戶所作為關(guān)系紐帶連接著用戶和資源，使得資源、標簽、用戶，形成網(wǎng)絡(luò)狀的 web 信息體。用戶個體之間的聯(lián)系則使體，而是形成某些具有共同信息需求或偏好特征的群組。

短期興趣模型 K-NN 長期興趣模型 遺樸素層其他自適應(yīng)法 可上下文機制 依賴性能指標方法 性能下依賴檢測模型方法 機器學聚類算聚類們對于用戶動態(tài)興趣的處理主要有兩種方法。一at 等指出用戶當前訪問的數(shù)據(jù)或當前的信息需求息，時間窗口法通過此理論基礎(chǔ)實時移除過時的型。另一種方法是遺忘函數(shù)法，由于同一個興趣的，所以該方法主要通過漸進的遺忘時間函數(shù)法

武漢大學碩士學位論文用戶興趣的建模方法了構(gòu)建用戶興趣模型，首先需要采集反映用戶興趣的信息數(shù)據(jù)，通析與處理，以清晰有效的方式表示用戶興趣。在此基礎(chǔ)上，對用戶模型化表示。最后，研究者為優(yōu)化興趣模型一般會根據(jù)各種評價體驗證和改進，以求得到逼近用戶真實興趣偏好和信息資源需求的戶興趣建模的流程框架圖如下圖 2.3 所示。

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本文編號：2762661