时间元兴趣度度量方法和扩展VSM用户兴趣模型研究

为了快速得到用户关心的信息,根据用户浏览内容和浏览行为建立兴趣模型,并在用户访问时根据兴趣模型自动向其进行文章推荐的方式得到了越来越多的运用.本文在前人研究的基础上,对于兴趣模型的构建进行了系统阐述,提出一种基于时间元的合理量化兴趣度值的方法,同时据此扩展了VSM(Vector Space M odel)文本表示模型,并引入了主题兴趣度的概念.实验结果显示通过该方法构建的兴趣模型能够较好的区分和把握用户的不同兴趣,准确率较高.

主题兴趣度提取方法及其在用户兴趣模型中的应用研究

用户兴趣模型能够极大的提高用户利用互联网的效率。目前的兴趣模型表示方法大多只包含不同兴趣主题的内容信息,而没有对不同兴趣主题之间进行一定的重要程度区分。在传统的VSM(Vector Space Model)向量中引入了兴趣度因子,进一步提出了主题兴趣度的概念并对主题兴趣度的提取方法进行了详细描述。实验结果表明,通过该方法建立的兴趣模型,能够较好的区分用户的不同兴趣,更加符合实际。