基于用户兴趣模型的信息个性化服务系统的研究

在人机交互的基础上实现了模型与用户同步学习,通过训练与更新模块使用户兴趣表示对用户可见,用户通过系统生成的用户兴趣描述直接对其进行修改,使其对自身的需求认识越来越明确,同时用户的操作对系统进行了优化,使系统对用户兴趣的表达越来越准确.     

个性化搜索引擎中用户兴趣模型研究

对个性化搜索引擎中的用户兴趣模型进行了分析研究。首先,分析了现有用户兴趣模型的不足,指出了用户兴趣模型的基本结构,对用户兴趣模型的特征提取采用基于词频统计的TF-IDF算法;然后,利用用户的短期兴趣和长期兴趣建立用户兴趣模型,并分别对其进行了更新优化;最后,提出了个性化搜索引擎的具体工作过程。     

基于用户兴趣模型的个性化信息服务技术分析

介绍了几个基于用户兴趣模型的个性化信息服务的主要支撑技术,其中主要论述了推送技术的概念、特点、工作原理与工作流程,重点分析了推送算法的详细设计过程。     

基于用户兴趣模型的个性化信息服务技术分析

介绍了几个基于用户兴趣模型的个性化信息服务的主要支撑技术,其中主要论述了推送技术的概念、特点、工作原理与工作流程,重点分析了推送算法的详细设计过程。     

用户建模与个性化信息服务

随着网络的快速发展,各种信息的大量涌现,在如此多的海量的网上信息中,用户很难找到自己真正感兴趣的信息,当前这一问题成了信息资源提供者所迫切需要解决的问题。根据这一问题,提出一种通过对用户兴趣模型的建立和更新,在将它与信息资源模型的进行匹配度的比较,从而实现信息资源精确检索的算法,并通过相关系统的验证,效果明显,并且该算法对实现个性化信息服务也具有很好的实用价值。     

基于用户兴趣文本的个性化信息服务研究

个性化信息服务为用户提供符合个人需要的服务。而要真正做好个性化服务,必须深入开展用户研究,分析用户的真正需求。用户在网上获得信息的方式主要是通过浏览文本,所以,从文本中抽取特征是分析用户兴趣的有效途径。     

数字图书馆个性化服务用户模型研究

随着网络和计算机技术的发展,数字图书馆越来越受到人们的喜爱。但是,数字图书馆具有十分丰富的图书资源,用户很难快速、便捷、准确地找到所需要的资源,如何解决这一问题成为了数字图书馆发展的关键。本文以数字图书馆的个性化服务为切入点,简要介绍了数字图书馆个性化服务的具体内容,提出并分析了数字图书馆个性化服务用户模型问题。     

基于向量空间模型的用户兴趣模型研究

分析了搜索引擎服务质量不高的原因,提出使用用户兴趣模型提高个性化信息检索质量的方案。设计了一个基于向量空间模型的用户兴趣模型算法,该算法根据页面的反馈度以及关键词在页面中出现的频度和位置计算该关键词的权重,使个性化信息检索效果得到了明显提高。     

基于浏览历史的用户兴趣提取模型

提出了一种基于用户浏览历史的用户兴趣提取模型,它隐式地收集用户信息用于个性化搜索中,即是通过对用户兴趣度的定义,在用户的浏览历史中得到一组代表用户兴趣的网页,并设计一个聚类算法,对这组代表用户兴趣的网页进行聚类操作,从而得到能代表此用户兴趣类别的词,即用户的兴趣。     

基于用户兴趣的个性化搜索系统研究

针对目前常用搜索引擎在查询时返回结果数量巨大且杂乱无章的现象,在Web客户端为实现对用户的个性化信息服务设计了一种基于用户兴趣的搜索系统。利用用户的兴趣对于用户提出的搜索条件进行处理,再通过常用的搜索引擎进行查询,并将得到的结果进行二次排序,同时通过反馈信息不断更新用户的兴趣,以满足用户不断变化的需求。实验证明这样在保证了查全率的基础上,提高了查准率,从而提高了搜索效率。     

网站个性化信息服务模式探讨

简要阐述了网站个性化信息服务的内涵及实现条件,提出了网站个性化信息服务的模式,包括界面定制服务、信息推送服务、智能代理服务、呼叫中心服务、词表导航服务。     

面向重点学科的个性化信息服务新模式探讨

个性化信息服务,是基于传统信息服务面广而不深入和网络环境下用户需求呈现出差异性和个性化趋势的现状而提出的一种以读者为中心的信息服务。面向重点学科的高校图书馆个性化信息服务新模式有：信息共享空间、重点学科信息导航、My Library、个性化信息定制、个性化信息推送、垂直信息、课题检索等。     

基于用户兴趣的个性化搜索引擎研究

随着互联网应用的不断深入,搜索引擎(Search Engine)已经成为互联网信息检索必不可少的工具.传统的搜索引擎由于没有考虑到用户个人的兴趣爱好,无法满足人们信息需求的多元化趋势,因此个性化搜索引擎逐渐产生和发展起来,基于用户兴趣的个性化搜索服务越来越受到用户的欢迎.     

论个性化信息推送服务

信息技术和网络技术的飞速发展,在为人们带来方便的同时,也导致了“信息过载”和“信息迷向”。要想及时、准确地从Internet获得相关文档变得越来越困难。这就迫切需要一种可以满足用户特定信息需求的个性化环境,将用户感兴趣的信息主动推荐给用户的服务方式,即个性化信息服务。信息服务的个性化是能够满足用户个人信息需求的一种服务,即通过对用户个性、使用习惯的分析主动地向用户提供其可能需要的信息服务。个性化的信息推送服务是实现个性化信息服务的有效途径.     

基于用户体验的图书馆科技信息资源服务

科技信息资源作为一种重要的战略资源,在当前的信息环境中有着自身独特的作用和利用方式。文章论述了用户体验和科技信息资源服务的内涵和关系,同时结合科技信息资源的特征,从用户体验的角度分析了如何开展信息服务,具体阐述了主要的服务模式和服务策略,并认为这种服务方式将有效地促进科技信息资源的开发利用。     

高校图书馆实现资源全面共享的条件与个性化服务研究

高校图书馆以其独有的特殊形式,在图书馆建设发展中拥有与众不同的地位,本文主要论述高校图书馆资源全面共享的条件以及对高校图书馆个性化服务的研究,意在推动高校图书馆的长足发展。     

国内外高校数字图书馆个性化信息服务研究

随着网络技术的迅速发展,以美国为首的国外高校图书馆中增加了个性化信息服务业务,且服务功能较为完善。针对个性化信息服务的快速发展,国内部分高校图书馆在参考和借鉴国外MyLibrary系统成功经验的基础上,开发了自己的个性化服务平台,服务种类有所创新,但在信息技术使用能力、资源建设、信息安全控制等方面还存在一定的不足,总体来看,以人为本理念的深入挖掘和先进信息技术的紧密结合使用是高校数字图书馆个性化信息服务的发展方向。     

面向泛在学习智能推荐的用户偏好影响因素实证研究

准确识别和表达用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务的关键,为提升泛在学习服务的个性化和智能化水平,研究并分析影响用户偏好形成的主要因素,对构建具有自适应能力的用户偏好模型具有现实意义。文章以个性化服务理论、情境感知理论和技术接受模型理论为基本框架,分别从服务维度、情境维度、资源维度和技术维度四个方面研究并分析了影响用户偏好建立的主要因素,建立了泛在学习智能推荐用户偏好前因模型,采用结构方程模型统计技术检验了该研究模型,并对实证研究结果进行了分析。