個性化信息推薦服務中用戶潛在興趣挖掘研究
2013-01-01 00:00:00何金晶
現代情報 2013年4期
〔摘 要〕如何準確分析用戶行為，向用戶提供滿意的網頁信息，一直以來都是個性化信息推薦系統設計的目標。本文在分析現有個性化信息推薦模型的基礎上，針對以往研究在推薦興趣時僅根據語義相關度進行協助性信息推薦，而忽略用戶行為規律所包含的潛在興趣信息的不足，嘗試提出一個結合Web語義挖掘和FP-tree規則發現技術的個性化信息推薦模型。該模型利用本體對語義的明確化描述，在挖掘用戶行為信息時獲取用戶興趣偏好的語義信息，并利用FP-tree技術根據以獲取的語義信息推理出用戶興趣行為模式，從而在信息推薦時不僅能準確理解用戶興趣偏好，也能根據用戶潛在興趣規律，推薦給用戶更全面的網頁信息。〔關鍵詞〕Web語義挖掘；個性化信息推薦；FP-tree；用戶潛在興趣
