基于本体的网络用户兴趣挖掘

发布时间：2017-10-19 20:11

  本文关键词：基于本体的网络用户兴趣挖掘

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【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。
【关键词】：搜索引擎 用户兴趣 通用本体 兴趣模式
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 内容提要4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-15
• 1.1 研究目的及意义12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 研究内容14-15
• 第2章 理论基础和相关技术15-23
• 2.1 通用本体简介15-18
• 2.1.1 本体概念15-16
• 2.1.2 Wordnet16-17
• 2.1.3 维基百科的本体特征17-18
• 2.2 情境搜索和词汇链18-21
• 2.2.1 网页情境解析与表示19
• 2.2.2 用户情境解析与表示19-20
• 2.2.3 词汇链20-21
• 2.3 词义消歧21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 短期兴趣评分计算模型23-28
• 3.1 基本概念23-24
• 3.2 兴趣得分的计算24-28
• 第4章 基于模式的短期用户兴趣挖掘算法28-33
• 4.1 相关定义28-29
• 4.2 基于模式的用户兴趣挖掘29-31
• 4.3 短期兴趣的集合表示31-33
• 第5章 长期兴趣集合的求取与表示33-35
• 5.1 叠加规则33-34
• 5.2 筛选过程34-35
• 第6章 实验与结果分析35-43
• 6.1 实验准备35
• 6.2 查准率与召回率35-36
• 6.3 参数讨论36-39
• 6.4 实验结果分析39-43
• 第7章 总结与展望43-44
• 参考文献44-47
• 作者简介47-48
• 致谢48

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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3 刘秀磊;廖建新;朱晓民;杨迪;徐童;;本体匹配中基于词义组合的词法分析算法[J];电子学报;2012年08期

4 刘宇鹏;李生;赵铁军;;基于WordNet词义消歧的系统融合[J];自动化学报;2010年11期

5 张立国;;维基百科中本体分类关系获取方法研究[J];科技致富向导;2013年03期

6 傅魁;聂规划;;面向文本的本体学习方法综述[J];情报杂志;2008年09期

7 陈刚,陆汝钤,金芝;基于领域知识重用的虚拟领域本体构造[J];软件学报;2003年03期

本文编号：1063078