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中文摘要: 个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型的构造问题,文章利用用户浏览过的网页历史记录自动进行文本结构分析,获取网页信息的逻辑表示,将段落作为识别用户兴趣的基本要素,利用段落间的聚类分析和对用户兴趣的表达能力,获取最终的用户兴趣特征向量。提出了一种基于主题描述的二级层次用户模型,并给出了用户模型的动态调整算法,构建了一个基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统。模拟实验表明,该用户模型和个性化推荐算法能够有效地提高检索结果的准确性,并且具有良好的适应性。
中文关键词: 模糊隶属度 用户模型 主题特征向量 聚类分析
Abstract:
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文章编号: 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青年教师创新基金
Author Name | Affiliation |
张培颖 | 中国石油大学(华东) 计算机与通信工程学院 山东 东营 257061 |
Author Name | Affiliation |
张培颖 | 中国石油大学(华东) 计算机与通信工程学院 山东 东营 257061 |
引用文本:
张培颖.基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统.计算机系统应用,2008,17(11):11-13
.Personal Webpage-Recommender System Based on The Fuzzy Degree of Membership.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(11):11-13
张培颖.基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统.计算机系统应用,2008,17(11):11-13
.Personal Webpage-Recommender System Based on The Fuzzy Degree of Membership.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(11):11-13