【摘 要】
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互联网的迅猛发展已经把我们带入了信息爆炸时代,互联网数据呈现出越来越明显的海量、高速和动态等特性。网络在给用户带来了大量信息的同时,也带来了一些新的挑战,使得如何
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互联网的迅猛发展已经把我们带入了信息爆炸时代,互联网数据呈现出越来越明显的海量、高速和动态等特性。网络在给用户带来了大量信息的同时,也带来了一些新的挑战,使得如何在如此庞大的数据中查找到适合不同用户的信息,为用户提供个性化的互联网信息服务(Web Information Personalization Service)成为研究的热点。而在为用户提供个性化信息服务的研究中,能够正确反应用户意图的用户兴趣模型的研究成为了很多互联网应用的重点。提高用户兴趣模型的表达准确度和表达能力,使现有的个性化信息服务系统在服务质量上有所提高,对互联网的进一步发展有着至关重要的意义。本文首先介绍了本研究的研究背景和研究意义；其次介绍了数据挖掘,Web挖掘,关联规则,聚类技术,个性化推荐和空间向量模型Vector Space Model(VSM)。针对空间向量模型存在的局限性,本文引入了基于关键词附属关系的用户兴趣模型,该模型通过以关键词为顶点,以关键词间关系为连线建立的图结构来表征关键词之间的语义联系,并且给出了关键词(节点)权重和附属关系(节点间连线)权重的计算思想和计算方法。在本文所做理论工作的基础上,开发了用户网页浏览兴趣挖掘系统的系统原型,系统原型的架构为用户界面层(表现层),数据采集层,数据预处理层和逻辑层(分析功能)四层分层结构。最后,本文通过具体的实验验证,证明了该建模方法的有效性。本文希望通过在原有研究基础上,通过提出新的用户兴趣模型建模方法来弥补原有技术的不足,希望对Web挖掘和个性化服务的研究有所贡献。
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