基于本体的网络用户兴趣挖掘

【摘要】互联网的服务模式正在逐渐向分布式、主动式、个性化等方面演进，其中个性化服务要求人们对用户的网络行为模式得以充分理解。探究用户在搜索时的兴趣、意图、行为习惯等方面的内容，对提供个性化的搜索结果、提高搜索引擎性能与效率、提高搜索结果的分类满意程度有着重要意义。用户兴趣建模可为进一步探讨用户搜索意图、用户搜索情境，从而进行查询推荐、搜索结果排序等工作提供重要铺垫。作为搜索个性化服务的基础，尚存在很多问题未能很好解决。目前，关于用户兴趣挖掘的研究主要涉及两方面：一是用户兴趣的发现，根据用户的种种搜索历史和访问行为，采用一定的计算标准，判断搜索兴趣。二是用户兴趣的表达，当前研究常通过开放目录或领域本体，考察本体标签或目录标签的语义关系，从而提取类目，建立兴趣树或个性本体。这也是本文需要解决的核心问题。本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法，首先从用户搜索日志中获取访问行为元素，并借助通用本体中的概念标签描述网页访问中体现的用户个体兴趣，然后提出了一种兴趣得分计算方法，并在此基础上从用户个体兴趣序列中分析不同的兴趣模式，判断短期兴趣，并利用通用本体得出的兴趣集合以及本体片段图表示，最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣。在获得了用户兴趣的表达模型后，本文对其中涉及的长短期兴趣漂移问题又做了更进一步的探讨，提出了单位时间内用户兴趣密度的概念，并以此追踪兴趣的漂移。
【作者】苏雪阳；
【导师】左万利；
【作者基本信息】吉林大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】搜索引擎；用户兴趣；通用本体；兴趣模式；

【参考文献】
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