基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究

【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