| 【中文题名】 | 基于用户行为和遗传算法的用户建模研究 |
| 【英文题名】 | The Research of User Profile Based on User Behaviors and Genetic Algorithms |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-25 |
| 【中关键词】 | 浏览时间,非线性,遗传算法,适应度函数,用户兴趣,用户模型 |
| 【英关键词】 | Viewing-time,Non-linear,Genetic algorithms,Fitness function,User profile, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
随着Internet的迅速发展,各种信息呈指数级的速度增长,信息类型也越来越多。如何有效地解决信息过载和信息迷失带来的种种问题,如何满足各种用户不同的个性化需求等,是研究人员面临的新课题,个性化服务已经成为当前信息服务领域的研究热点之一。用户兴趣建模技术作为个性化服务的核心问题,主要是研究如何有效地组织用户的兴趣源、用户兴趣的表示、更新以及存储等。本文针对向量空间模型下不同的应用需求提出了两种基于用户行为的用户建模方法,实验验证这两种建模方法均能提供较为精确有效的用户兴趣描述。本文的研究内容及成果如下:
首先,分析了传统的浏览时间转化为用户兴趣的方法之后,提出了一种将用户浏览时间表示为用户兴趣度的非线性转换方法。该方法以不同用户的平均浏览时间为标准,将用户浏览时间转化为0到1之间的兴趣表示。这不仅满足本文用户建模的要求,也同样适合其它对浏览时间有类似变换要求的场合。
其次,在对于传统的基于遗传算法用户建模分析的基础上,结合浏览时间的非线性变换,提出了一种基于浏览时间和遗传算法的用户建模算法。该算法是一种简单、实用的方法,具有较高的效率和准确性。
然后,在基于对其它用户行为分析... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3-4 |
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英文摘要 |
4-8 |
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1 绪论 |
8-14 |
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1.1 选题背景 |
8-9 |
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1.2 国内外研究现状 |
9-12 |
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1.2.1 个性化服务的应用现状 |
9-10 |
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1.2.2 用户建模现状分析 |
10-11 |
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1.2.3 基于浏览行为的用户建模现状 |
11-12 |
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1.3 课题提出的意义 |
12 |
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1.4 本文研究的内容 |
12-13 |
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1.5 本文组织结构 |
13-14 |
|
2 基于浏览时间的用户建模 |
14-31 |
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2.1 传统的基于遗传算法的用户建模 |
14-19 |
|
2.1.1 遗传算法简介 |
14-16 |
|
2.1.2 遗传算法在用户建模中的应用 |
16-19 |
|
2.2 基于浏览时间的用户兴趣表示 |
19-25 |
|
2.2.1 传统的基于浏览时间的用户兴趣表示方法 |
19-20 |
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2.2.2 用户浏览时间 |
20-21 |
|
2.2.3 用户浏览时间与用户兴趣 |
21-22 |
|
2.2.4 基于浏览时间的用户兴趣计算 |
22-25 |
|
2.3 基于遗传算法和浏览时间的用户兴趣建模 |
25-30 |
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2.3.1 用户浏览内容的文本特征描述 |
25-27 |
|
2.3.2 基于浏览时间和遗传算法的用户建模算法设计 |
27-30 |
|
2.4 本章小结 |
30-31 |
|
3 基于综合行为的用户建模 |
31-38 |
|
3.1 基于综合行为用户建模的必要性 |
31 |
|
3.2 基于综合行为的用户兴趣表示 |
31-35 |
|
3.2.1 用户浏览行为 |
31-33 |
|
3.2.2 用户浏览行为与用户兴趣 |
33-34 |
|
3.2.3 基于综合行为的用户兴趣计算 |
34-35 |
|
3.3 基于综合行为和遗传算法的用户建模 |
35-37 |
|
3.3.1 用户行为数据的获取 |
35-36 |
|
3.3.2 基于综合行为的用户建模算法设计 |
36-37 |
|
3.4 本章小结 |
37-38 |
|
4 实验与结果分析 |
38-52 |
|
4.1 数据预处理 |
39-42 |
|
4.1.1 数据来源 |
39 |
|
4.1.2 词典生成 |
39-40 |
|
4.1.3 页面向量空间模型表示 |
40-41 |
|
4.1.4 用户浏览行为数据获取 |
41-42 |
|
4.2 实验方法与步骤 |
42-46 |
|
4.2.1 基于浏览时间用户建模实验过程说明 |
42-44 |
|
4.2.2 基于综合行为用户建模实验过程说明 |
44-46 |
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4.3 实验结果图表与分析 |
46-50 |
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4.4 本章小结 |
50-52 |
|
5 总结与展望 |
52-54 |
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5.1 研究总结 |
52 |
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5.2 研究展望 |
52-54 |
|
致谢 |
54-55 |
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参考文献 |
55-59 |
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附录:作者在攻读硕士期间发表的论文目录 |
59 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389092 |
