面向个性化服务的用户兴趣建模及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·个性化服务研究现状 | 第8-11页 |
| ·个性化服务概述 | 第8-9页 |
| ·用户兴趣模型研究现状 | 第9-11页 |
| ·选题意义及改进思路 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 非线性用户行为分析 | 第14-25页 |
| ·行为分析研究现状 | 第14-17页 |
| ·行为分析相关方法介绍 | 第14-15页 |
| ·多元线性回归方法 | 第15-16页 |
| ·多元线性回归方法存在的不足 | 第16-17页 |
| ·基于用户信息行为的个性化服务行为分析 | 第17-19页 |
| ·用户信息行为及其特征 | 第17页 |
| ·内驱力理论 | 第17-18页 |
| ·Web 个性化服务用户行为分析 | 第18-19页 |
| ·非线性回归分析方法 | 第19-23页 |
| ·Logistic 模型的引入 | 第19-22页 |
| ·双曲线模型的引入 | 第22-23页 |
| ·改进后的行为兴趣度计算 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 一种新的用户兴趣模型 | 第25-41页 |
| ·新用户模型概述 | 第25-26页 |
| ·新兴趣模型采用的关键技术 | 第25-26页 |
| ·改进后的用户模型建模过程 | 第26页 |
| ·分级向量思想的提出 | 第26-31页 |
| ·VSM 在实际应用中的困难 | 第26-28页 |
| ·分级向量思想 | 第28-31页 |
| ·非线性行为分析与内容分析相结合的兴趣挖掘 | 第31-32页 |
| ·NIC 集在噪音过滤中的利用 | 第32-40页 |
| ·NIC 集在个性化服务中的价值探讨 | 第32-33页 |
| ·NIC 集的挖掘 | 第33-35页 |
| ·利用NIC 集过滤噪音 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于新用户兴趣模型的个性化推荐系统——C&P | 第41-51页 |
| ·C&P 个性化服务系统概述 | 第41-42页 |
| ·C&P 系统框架 | 第42-44页 |
| ·C&P 各模块设计与实现 | 第44-50页 |
| ·网页清洗及特征提取模块 | 第44-46页 |
| ·用户行为捕获及分析模块 | 第46-47页 |
| ·用户描述文件生成模块 | 第47-49页 |
| ·用户兴趣网页推荐模块 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验结果与分析 | 第51-64页 |
| ·实验系统介绍 | 第51-53页 |
| ·非线性分析方法的合理性 | 第53-56页 |
| ·用户数据采集与整理 | 第53页 |
| ·用户行为兴趣度曲线拟合 | 第53-55页 |
| ·行为参数回归计算与校验 | 第55页 |
| ·不同模型拟合效果对比 | 第55-56页 |
| ·新用户兴趣模型用户描述文件生成 | 第56-60页 |
| ·新模型用户描述文件格式 | 第56-57页 |
| ·新模型用户描述文件描述能力分析 | 第57-60页 |
| ·基于新用户兴趣模型的个性化推荐 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68页 |
