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时间:2019-03-12
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1、南京理工大学硕士学位论文协同推荐技术及其在科技文献个性化推荐系统中的应用研究图1.1中国互联网页面总数及其增长率科技文献电子资源作为Intemet信息资源的重要组成部分也在急速地膨胀着,文献检索机构的文献量与日俱增。其数量之大以至于用户在面对海量的数字资源时往往会“信息迷航”,难以有效并迅速地找到其需要的相关信息。信息迷航即浏览者在Intcmct复杂的网状信息空间中迷失航向,不知道他们现在处于信息空间的什么位置,无法返回到某个节点,忘记了他们的目标。由于Web信息的日益增长,人们不得不花费大量的时间去搜索、
2、浏览自己需要的信息。搜索引擎(searchengine)是最普遍的辅助人们检索信息的工具,比如传统的搜索引擎AltaVista、Yahoo和新一代的搜索引擎Google、Baidu等。信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求【_瑁】。解决信息过载问题的方法可以分为两种:信息检索(InformationRetrievalⅡD和信息过滤(InformationFilteringIF)。有的文献也将信息过载解决方法分为信息检索,信息过滤和协同过滤(Co
3、llaborativeFiltering,CF)等三种。信息检索是指将信息按一定方式组织和存储起来,并针对信息用户的特点需求查找出所需信息内容的过程。我们常用的搜索引擎Google,百度以及开源全文搜索引擎Lucenel21等都属于信息检索系统。信息过滤则是指计算机根据用户提供的一个过滤需求(兴趣模板),从动态变化的信息流中,自动检索出满足用户个性化需求的信息,它同信息检索有许多相同之处。信息过滤经常采用软件Agents来实现,这些Agents有一定程度上的自主性,能智能地代表用户。Killfilel3】是
4、最常用的信息过滤Agent,有时也被称为讨厌家伙过滤器(bozofilter),它是一个包含搜索指令的文件,能用于自动删除(kill)或自动选中Usenet公告,或者清除烦人的投递者和避免无趣的线程。信息过滤系统按获得信息源的方式2南京理工大学硕士学位论文协同推荐技术及其在科技文献个性化推荐系统中的应用研究可以分成主动型和被动型。信息过滤技术的应用领域很广泛,如基于用户过滤规则模板的邮件过滤系统,针对某一集体或个人的新闻过滤系统,针对儿童的不良信息过滤系统,针对网络信息检索结果的过滤非相关信息的应用等等。这
5、些系统都是根据信息过滤的概念,采用不同的技术来实现的,涉及领域很广。这些系统有以下几点共同的特征:(1)针对无结构或半结构数据(如网页,邮件)。(2)处理数据源一般都为海量信息。(3)处理的对象主要针对文本,图像,声音信息。(4)系统的主要目标是在信息源内根据主体(个人或组织)过滤掉无关信息。信息过滤技术主要的特点是数据源的动态性,用户使用的相对长期性和兴趣的个体性。分类系统和信息过滤有类似的功能,但分类系统是将信息根据其内容分到预先定义好的类别中,而且分类系统中的类别一般是静态,不常改变的。在这种背景之下
6、,推荐系统(RecommendationSystem)应运而生,它根据用户的兴趣爱好推荐符合用户兴趣的对象,也称为个性化推荐系统。推荐系统这一词语首次在文章f4】中被提出,它是一种在特定类型的数据库中进行知识发现的应用技术,使用多种数据分析技术来为用户主动、及时、准确地提供所需要的信息资源,并能根据用户对推荐内容的反馈进一步改进推荐结果。智能推荐系统作为信息化服务包括个性化和主动性两个方面。所谓个性化是指用户构建自己个体的信息资源需求。个性化实质是针对性,即对不同的用户采取不同的服务策略,提供不同的服务内容
7、。主动性则表现为不需要用户做什么,就能由系统自动按照用户的信息需求提供相应的服务。个性化推荐系统使得用户能以最小的努力获得最好的服务。科技文献获取领域的个性化推荐系统是根据用户明确提出的文献需求信息,以及用户的使用行为的分析,挖掘用户潜在的兴趣偏好,从而主动地向用户推荐与其兴趣偏好相应的、符合用户真实信息需求的文献信息。在信息服务日益发展的今天,如何在数字资源基础上提供有效的个性化推荐服务,是文献检索机构建设面临的重要问题,科技文献个性化推荐系统使用户从繁忙的查找工作中摆脱出来,实现主动、智能、有针对性的信
8、息服务,在当代信息社会具有巨大的现实需求,是信息服务发展的必然趋势。1.2个性化推荐系统研究综述1.2.1推荐系统的概念推荐系统(RecommenderSystem)是一种为了减少使用者在搜寻信息过程中所附加的额外成本而提出的信息过滤(InformationFiltering,IF)机制。Resnick[5l认为一般信息过滤系统也泛称为推荐系统,它不仅可以依据使用者的偏好、兴趣、行为或需求,南京理工大学硕士学位论
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