一种基于查询加权的用户建模方法

发布时间：2017-10-03 20:27

  本文关键词：一种基于查询加权的用户建模方法

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【摘要】：通过分析用户的查询日志,模拟用户与搜索引擎之间的交互过程,提出一种基于查询加权的用户建模方法。首先,对查询日志进行会话分割;然后,利用会话中用户查询出现的次数、持续时间及所点击的URL排名等行为信息,计算查询权重;最后,采用兴趣投票的方式,完成用户模型的构建。在AOL(美国在线)查询日志数据集上的测试结果表明,基于查询加权的用户建模方法在用户兴趣预测上取得较好的效果。
【作者单位】： 沈阳航空航天大学知识工程研究中心;
【关键词】： 用户建模 查询日志 会话分割 查询加权
【基金】：国家自然科学基金(61403262) 辽宁省教育厅科学技术研究项目(L2013066)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 互联网规模和覆盖面的增长带来信息过载(in-formation overload)问题:过量信息的同时呈现使得用户很难从中获取对自己有用的部分,信息使用效率反而减低。推荐系统作为一种信息过滤的重要手段,是当前解决信息过载问题的非常有潜力的方法[1]。个性化推荐分为用户兴趣建模、推荐

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本文编号：966533