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《西南大学》 2014年
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基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究

应中运  
【摘要】:论坛自诞生以来,以其内容丰富、交互性强、领域独立性强等特点获得了大量网络用户的青睐,是一种传播信息较快的信息服务系统。作为主流的信息发布和交互平台,论坛已成为当前网络用户进行知识分享、思想交流和信息传递的主要途径之一。论坛也是一个网络用户比较集中、平均滞留时间较长的信息服务系统,每天都会有大量各种门类的新信息发布到论坛上来;丰富的信息资源在给用户带来各种各样信息的同时,也使得用户在查找自己真正感兴趣的信息时变得越来越困难,“信息过载”和“信息迷航”成为目前论坛亟需解决的一个重要问题。 传统的论坛搜索系统只能给用户提供具有明确需要的信息,而很多情况下,用户在访问论坛时的需求是不明确的。因此,单纯依靠论坛搜索系统已不能满足用户个性化的需要。个性化推荐系统是通过预测用户的兴趣和偏好来为用户推荐其可能感兴趣的信息,对需求不明确的用户在发现自己感兴趣的信息方面也具有很好的效果。随着互联网的高速发展,用户在个性化方面也提出了更高的要求。为提高网络用户对论坛信息的利用效率,有效解决论坛中的“信息过载”和“信息迷航”问题,论坛个性化推荐系统的研究显得尤为重要。目前,已经有研究者开始研究将用户情境引入到个性化推荐系统中。论坛本身有着先天的资源优势和大量的用户信息,将用户情境引入到论坛个性化推荐的研究中可以大大提高推荐结果的准确率和个性化。 为推进个性化推荐系统在论坛中的应用,通过对现有各种个性化推荐模型的分析,本文提出了一种基于用户情境的个性化推荐模型,以优化当前论坛应用在个性化方面存在的不足。本文的工作内容主要从以下几个方面展开: (1)构建基于用户情境的个性化推荐模型。在深入分析现有个性化推荐模型工作原理的基础上,结合论坛自身的资源优势以及对用户在论坛中的兴趣爱好有影响的基本信息、自然环境属性和社会环境属性,提出将用户情境因素引入到论坛的个性化推荐中,构建一种符合论坛特点的个性化推荐模型 一基于用户情境的论坛个性化推荐模型。(2)情境信息提取,构建两种情境概念模型。论坛中与主题帖推荐相关的情境信息主要有两种,分别是用户情境信息和主题帖情境信息。其中,用户情境信息表示的是用户当前的Profile信息、本身的自然属性和社会属性;主题帖情境信息是由主帖和回帖两方面信息共同组成。根据获取的情境信息,构建了用户情境概念模型与主题帖情境概念模型。(3)设计推荐系统中的关键算法。首先,设计用户情境聚类算法来计算与目标用户具有相似兴趣偏好的邻居用户;其次,设计用户情境扩展算法,依据邻居用户的情境信息对用户情境信息进行扩展,发现其潜在的情境信息;再次,设计基于情境推理规则排序算法,用来对扩展的用户情境本体和主题帖情境本体进行相似度计算,预测用户可能感兴趣的论坛资源对象。(4)实验验证。采集某高校论坛实际运行的数据集,基于现有成熟的Web开发技术,设计和实现了一个个性化论坛实验推荐系统,并通过实验验证本文推荐模型的有效性。实验结果表明,本文提出的个性化推荐方法应用于论坛的主题帖推荐中,与其他推荐系统的推荐性能相比,具有更好的准确率、召回率和用户满意度。本文的研究对个性化推荐系统的研究具有一定的促进作用,探索了个性化推荐系统在论坛中的应用,为论坛中的“信息过载”和“信息迷航”问题提供了一种有效的解决方法。因此,本文的研究内容不论在实际应用还是科学研究领域都有一定的实际意义。
【学位授予单位】:西南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高旻;吴中福;;基于个性化情境和项目的协同推荐研究[J];东南大学学报(自然科学版);2009年S1期
2 徐风苓;孟祥武;王立才;;基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法[J];电子与信息学报;2011年11期
3 丁智斌;杜念;;基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术[J];华北科技学院学报;2011年01期
4 王国霞;刘贺平;;个性化推荐系统综述[J];计算机工程与应用;2012年07期
5 杨引霞,谢康林,朱扬勇,左子叶;电子商务网站推荐系统中关联规则推荐模型的实现[J];计算机工程;2004年19期
6 张新猛;蒋盛益;;基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法[J];计算机工程;2012年05期
7 冯在文;何克清;李兵;龚平;何扬帆;刘玮;;一种基于情境推理的语义Web服务发现方法[J];计算机学报;2008年08期
8 关庆珍;周竹荣;;基于Ontology的用户模型研究[J];计算机应用;2007年10期
9 周涛;李华;;基于用户情景的协同过滤推荐[J];计算机应用;2010年04期
10 王洁;汤小春;;基于社区网络内容的个性化推荐算法研究[J];计算机应用研究;2011年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高灵渲;张巍;霍颖翔;滕少华;;改进的聚类模式过滤推荐算法[J];江西师范大学学报(自然科学版);2012年01期
2 蔡晓霞;;数据挖掘技术在图书馆中的应用[J];长春师范学院学报;2011年04期
3 牟乃夏;刘文宝;张灵先;孙翠羽;;空间信息服务的个性化问题[J];测绘科学;2011年03期
4 钟侠;庄燕滨;王树锋;;基于不完全信息查询发现推荐规则的一种方法[J];常州工学院学报;2012年02期
5 文俊浩;江卓;涂丽云;何盼;;自适应服务组合中基于语义相似度及面向任务的服务发现算法(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2009年04期
6 闫祥雨;谢红薇;孙静宇;;基于领域知识的协同过滤推荐算法[J];电脑开发与应用;2010年04期
7 章婷;姚万辉;;关联规则和事务集分组技术在图书馆个性化推荐系统中的应用研究[J];电脑知识与技术;2009年31期
8 谷钰;薛国明;;基于ACM在线评测推荐系统模型研究[J];电脑知识与技术;2011年07期
9 闫洲;石刘红;;基于用户和项目组合的协同过滤推荐算法[J];电脑知识与技术;2011年16期
10 苏莹;;一类考虑负面评价的个性化推荐系统构架研究[J];电脑知识与技术;2012年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 周相兵;;基于Ontology的语义Web服务聚合自动机研究及应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 孙衢;王永玉;;基于云模型的非线性系统智能滑模控制[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 高琪;辛乐;;基于用户偏好度模型和情感计算的产品推荐算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
4 戴丽金;何振峰;;基于云模型的时间序列相似性度量方法[A];第八届中国不确定系统年会论文集[C];2010年
5 ;Text Feature Automatic Selection Algorithm Based on Cloud Model[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年
6 李雪;左万利;赫枫龄;王英;;传统Item-Based协同过滤推荐算法改进[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
7 代劲;何中市;胡峰;;一种高性能的文本特征自动提取算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
8 蔡晓霞;;数据挖掘在图书馆中的应用[A];福建省图书馆学会2010年学术年会论文集[C];2010年
9 王国霞;刘贺平;李擎;;二部图影射及其在推荐系统中的应用[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年
10 周玉妮;郑会颂;;基于浏览路径选择的蚁群推荐算法:用于移动商务个性化推荐系统[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 叶红云;面向金融营销问题的个性化推荐方法研究[D];合肥工业大学;2011年
2 刘润然;复杂网络上的几种动力学过程研究[D];中国科学技术大学;2011年
3 马春山;移动增值业务的个性化推荐研究[D];北京邮电大学;2011年
4 夏培勇;个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D];中国海洋大学;2011年
5 代劲;云模型在文本挖掘应用中的关键问题研究[D];重庆大学;2011年
6 杜薇;面向分布式开放环境的信任管理机制及其应用研究[D];华中科技大学;2011年
7 方育柯;集成学习理论研究及其在个性化推荐中的应用[D];电子科技大学;2011年
8 刘闯;若干化工过程的复杂性研究[D];华东理工大学;2012年
9 易明;基于Web挖掘的电子商务个性化推荐机理与方法研究[D];华中科技大学;2006年
10 史旻昱;基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究[D];华中科技大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李春;协同过滤推荐算法的研究[D];湘潭大学;2010年
2 潘拓宇;融入用户行为上下文的个性化推荐模型[D];湘潭大学;2010年
3 韩璐;针对推荐系统中信息共享需求下隐私保护机制的研究与实现[D];华东师范大学;2011年
4 仵雪婷;基于知识情境的知识个性化推送技术的研究与应用[D];南昌大学;2010年
5 胡福华;基于可信相似度传递的协同过滤算法研究与应用[D];浙江大学;2011年
6 贺晓珺;异构无线融合网络信任模型研究[D];解放军信息工程大学;2010年
7 蒋祥杰;基于用户情境本体的个性化知识服务研究[D];武汉理工大学;2010年
8 许翀寰;面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法研究[D];浙江工商大学;2011年
9 余亮星;基于RFID的服装零售店顾客服务系统设计[D];东华大学;2011年
10 吴高;基于数据挖掘的商品资讯投送平台研究与实现[D];电子科技大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 薛为民;陆玉昌;;文本挖掘技术研究[J];北京联合大学学报(自然科学版);2005年04期
2 田晓珍;尚冬娟;;Web的个性化服务[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年07期
3 高旻;吴中福;;基于个性化情境和项目的协同推荐研究[J];东南大学学报(自然科学版);2009年S1期
4 马翔;李展;;基于模糊处理和上下文敏感SVM的协同过滤推荐新方法[J];电脑知识与技术;2010年06期
5 李艳娜;乔秀全;李晓峰;;基于证据理论的上下文本体建模以及不确定性推理方法[J];电子与信息学报;2010年08期
6 李德毅;知识表示中的不确定性[J];中国工程科学;2000年10期
7 李德毅,刘常昱;论正态云模型的普适性[J];中国工程科学;2004年08期
8 李聪;梁昌勇;杨善林;;电子商务协同过滤稀疏性研究:一个分类视角[J];管理工程学报;2011年01期
9 邓晓懿;金淳;樋口良之;韩庆平;;移动商务中面向客户细分的KSP混合聚类算法[J];管理科学;2011年04期
10 赵亮,胡乃静,张守志;个性化推荐算法设计[J];计算机研究与发展;2002年08期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 徐振宁;基于本体的Web数据语义信息的表示与处理方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
2 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 李勇;智能检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用[D];国防科学技术大学;2002年
2 张娜;电子商务环境下的个性化信息推荐服务及应用研究[D];合肥工业大学;2007年
3 刘庆华;个性化推荐技术及其在电子商务中的应用[D];南昌大学;2007年
4 刘耀庭;社交网络结构研究[D];浙江大学;2008年
5 陈婷;基于隐私保护的个性化推荐系统的研究与实现[D];复旦大学;2008年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高鹏,高岭,王峥,胡青山;基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用[J];计算机应用;2005年05期
2 王健;李卓玲;;基于Web挖掘的个性化网络教学系统的研究[J];沈阳工程学院学报(自然科学版);2006年04期
3 史旻昱;马辉民;彭义兵;;基于RSS的个性化网络广告推荐系统[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2009年04期
4 杨丽娜;刘科成;颜志军;;面向虚拟学习社区的学习资源个性化推荐研究[J];电化教育研究;2010年04期
5 罗文兵;吴润秀;王明文;朱莹婷;熊超;;基于结果聚类分析的个性化推荐模型[J];广西师范大学学报(自然科学版);2010年01期
6 廖亚莉,王锡钢,战学刚;电子商务的个性化服务[J];鞍山科技大学学报;2004年03期
7 马书刚;崔忠强;;多维关联规则推荐在商务站点中的应用[J];微计算机信息;2007年12期
8 梁英;;电子商务个性化推荐技术研究[J];商场现代化;2007年26期
9 薛蕴;;数字图书馆与个性化信息服务[J];河南图书馆学刊;2008年02期
10 李树青;徐侠;;CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术[J];商场现代化;2009年18期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 冯时;阳峰;王大玲;于戈;;基于虚拟观点社群的用户个性化推荐[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
2 吴雯雯;王浩;杨静;;基于用户访问模式的个性化推荐算法研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(3)[C];2008年
3 林丽冰;师瑞峰;周一民;李月雷;;基于双聚类的协同过滤推荐算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
4 刘晋;王潜平;房坤;;基于agent技术和反馈机制的个性化推荐方法研究与设计[A];第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME2006)——第2届中国人机交互学术会议(CHCI'06)论文集[C];2006年
5 谭小球;姚敏;顾沈明;;基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
6 颜端武;岑咏华;张炜;毛平;;数字图书馆中基于本体的个性化推荐框架(英文)[A];全国语域web与本体能研讨会论文集[C];2006年
7 曹雷;杜辉锋;;基于Web挖掘的个性化推荐模型的研究[A];全国第十届企业信息化与工业工程学术年会论文集[C];2006年
8 庞秀丽;冯玉强;姜维;;电子商务个性化文档推荐技术研究[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年
9 罗喜军;王韬丞;杜小勇;刘红岩;何军;;基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
10 罗治平;;高校图书馆知识服务的个性化研究[A];全国高校社科信息资料研究会第12次理论研讨会论文集[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 商报记者 金朝力;当当布局手机购物战略[N];北京商报;2011年
2 安吉;卓越亚马逊2007年为用户省钱数亿[N];科技日报;2008年
3 国防科技大学计算机学院 应晓敏 窦文华;古老概念的凤凰涅槃[N];计算机世界;2003年
4 应晓敏 窦文华;条条道路通罗马[N];计算机世界;2003年
5 李新;卓越更名“卓越亚马逊”[N];中国新闻出版报;2007年
6 孙琎;想听音乐就啃“苹果”[N];第一财经日报;2008年
7 应晓敏 窦文华;技术架构[N];计算机世界;2003年
8 卓越亚马逊公关总监 高超;B2C发展空间大 用户体验是重点[N];中国电子报;2008年
9 张学琦;卓越亚马逊:国际赢利模式期待延续[N];中国电子报;2008年
10 景纶;电子商务进入后融资时代[N];中国高新技术产业导报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邢星;社交网络个性化推荐方法研究[D];大连海事大学;2013年
2 叶红云;面向金融营销问题的个性化推荐方法研究[D];合肥工业大学;2011年
3 刘蓓琳;电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素研究[D];中国矿业大学(北京);2009年
4 Abdul Majid;基于地理标签的社会媒体数据挖掘的智能旅游推荐研究[D];浙江大学;2012年
5 张富国;基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究[D];江西财经大学;2009年
6 易明;基于Web挖掘的电子商务个性化推荐机理与方法研究[D];华中科技大学;2006年
7 史旻昱;基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究[D];华中科技大学;2008年
8 高滢;多关系聚类分析方法研究[D];吉林大学;2008年
9 陈根浪;基于社交媒体的推荐技术若干问题研究[D];浙江大学;2012年
10 荆永君;教育资源分布式配送与调度算法研究[D];东北师范大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 苗静;基于扩展邻居与语义树的个性化推荐算法研究[D];大连理工大学;2010年
2 蔡宏果;基于基因表达式编程的Web个性化推荐技术研究[D];广西师范学院;2010年
3 刘继庆;基于相关度和关联属性偏好的个性化推荐算法研究[D];大连理工大学;2011年
4 丁一;基于Web挖掘的个性化推荐服务研究[D];华中科技大学;2004年
5 刘芳先;电子商务个性化推荐算法设计与实现[D];江苏大学;2010年
6 张迎峰;面向数字图书馆的个性化推荐算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
7 黄琴;Web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用[D];湖南大学;2004年
8 张一平;基于Agent的餐饮个性化推荐建模与仿真研究[D];大连理工大学;2011年
9 杨攀;基于WUM个性化推荐方法研究[D];合肥工业大学;2005年
10 张勇;个性化信息服务技术研究与实现[D];西北工业大学;2004年
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