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时间:2019-02-03
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1、^,'一—]嬲嬲必独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。⋯。。留县本人签名:缸幺.关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文
2、的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人签名:羔乏。日期::坦』仝。厶』坌本人签名:盈丞。日期::坦f仝-厶』坌导师签名:北京邮电大学硕士学位论文用户网
3、页浏览兴趣模型建模方法的研究/^气t一北京邮电大学硕士学位论文用户网页浏览兴趣模型建模方法的研究摘要互联网的迅猛发展已经把我们带入了信息爆炸时代,互联网数据呈现出越来越明显的海量、高速和动态等特性。网络在给用户带来了大量信息的同时,也带来了一些新的挑战,使得如何在如此庞大的数据中查找到适合不同用户的信息,为用户提供个性化的互联网信息服务(WebInformationPersonalizationService)成为研究的热点。而在为用户提供个性化信息服务的研究中,能够正确反应用户意图的用户兴趣模型的研究成为了很
4、多互联网应用的重点。提高用户兴趣模型的表达准确度和表达能力,使现有的个性化信息服务系统在服务质量上有所提高,对互联网的进一步发展有着至关重要的意义。本文首先介绍了本研究的研究背景和研究意义;其次介绍了数据挖掘,Web挖掘,关联规则,聚类技术,个性化推荐和空间向量模型VectorSpaceModel(VSM)。针对空间向量模型存在的局限性,本文引入了基于关键词附属关系的用户兴趣模型,该模型通过以关键词为顶点,以关键词间关系为连线建立的图结构来表征关键词之间的语义联系,并且给出了关键词(节点)权重和附属关系(节点问
5、连线)权重的计算思想和计算方法。在本文所做理论工作的基础上,开发了用户网页浏览兴趣挖掘系统的系统原型,系统原型的架构为用户界面层(表现层),数据采集层,数据预处理层和逻辑层(分析功能)四层分层结构。最后,本文通过具体的实验验证,证明了该建模方法的有效性。本文希望通过在原有研究基础上,通过提出新的用户兴趣模型建模方法来弥补原有技术的不足,希望对Web挖掘和个性化服务的研究有所贡献。关键词数据挖掘,Web挖掘,用户兴趣,空间向量模型,关键词,附属关系一—1北京邮电大学硕士学位论文用户网页浏览兴趣模型建模方法的研究北
6、京邮电大学硕士学位论文用户网页浏览兴趣模型建模方法的研究RESEARCHONMoDELINGUSER、ⅣEBPAGEBRoWSINGINTERESTABSTRACTTherapiddevelopmentofinternethasinvolvedUSintheeraofinformationexplosion,andintemetdata’Sfeaturesofhugeness,speedanddynamicbecomemoreandmorevisible.Thecyberbringsamassofinforma
7、tion.Meanwhile,itbringsnewchallengetoo.HowtosearchtheinformationwhichfitsdifferentusersandprovideWebInformationPersonalizationServicefordifferentusersmakesthehotresearch.Ⅵmiletheresearchonuserinterestmodelwhichcanreflectuser’Sintentionwellbecomesthehighlight
8、ofinternetapplicationinthepersonalizationinformationserviceresearch.Toenhancetheexpressionaccuracyandabilityofuserinterestmodel,andimprovetheservicequalityofpersonalizationinformationservicesyst
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