基于轨迹聚类的个性化信息服务策略

发布时间：2018-02-05 21:00

  本文关键词： 轨迹数据 聚类算法 个性化信息服务 服务策略　出处：《情报理论与实践》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着互联网与社交网络等技术的发展,个性化信息服务模式正在不断完善,如何快速获得用户的实时信息需求成为个性化信息服务的关键。目前信息需求获取的方式主要是通过用户主动提交信息、个性化调查以及通过数据挖掘等技术来获取用户的行为模式,这些服务策略可能导致信息滞后,从而无法为用户提供准确的信息服务。文章提出基于轨迹聚类的个性化信息服务策略,实时获取用户访问与检索的轨迹数据,结合轨迹聚类算法建立动态的用户检索模型,快速实现实时个性化信息服务。
[Abstract]:With the development of Internet and social network technology, personalized information service model is constantly improving. How to quickly obtain the real-time information requirements of users becomes the key of personalized information services. At present, the main way to obtain information requirements is to submit information through the initiative of users. Personalized survey and data mining technology to obtain user behavior patterns, these service strategies may lead to information lag. In order to provide users with accurate information services, this paper proposes a personalized information service strategy based on locus clustering, which can obtain the trajectory data of users' access and retrieval in real time. A dynamic user retrieval model based on trajectory clustering algorithm is established to quickly realize real-time personalized information service.
【作者单位】： 中国国防科技信息中心研究生部;中国国防科技信息中心;
【分类号】：G252

【参考文献】

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【共引文献】

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