作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
网络信息的高速增长导致了信息定位与获取的复杂化,通过分析目前网络的信息超载问题,对现有用户模型的表示法和更新技术进行比较,提出了一种以用户行为和用户操作的资料作为数据源,在用户兴趣漂移问题上采用兴趣衰减,即兴趣学习与常用的滑动窗口算法相结合的方法。最后以数字图书馆个性化搜索引擎中的用户建模系统的设计与实现为例,先后通过与普通向量空间表示模型的对比实验以及用户兴趣漂移时的跟踪学习,证明算法优化有利于更好地表达用户的兴趣,对提高个性化信息服务的质量有实用价值。
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文献信息
篇名 数字图书馆个性化搜索引擎的用户建模
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 数字图书馆 个性化搜索引擎 用户建模 向量空间模型
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 测试?测量?自动化
研究方向 页码范围 97-102
页数 6页 分类号 TN911-34|TM417
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.07.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨凯 16 14 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
数字图书馆
个性化搜索引擎
用户建模
向量空间模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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