个性化推荐系统中的用户建模及特征选择

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1、第33卷第17期计算机工程2007年9月Vol.33No.17ComputerEngineeringSeptember2007·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2007)17—0196—03文献标识码：A中图分类号：TP18个性化推荐系统中的用户建模及特征选择林霜梅，汪更生，陈弈秋（上海交通大学软件学院，数字家电实验室，上海200030）摘要：提出了一种基于向量空间模型的用户模型表示及其动态学习算法，研究了用户建模中的特征选择，提出了一种根据词性标注信息将词频法和TFIDF方法相结合的特征选择方法。实验结果表明这种动态学习算法能实时捕捉并记录用户最新的兴趣需求，从而准确

2、地推荐出符合用户兴趣的信息，同时这种基于词性标注的组合特征选择方法的效果好于单独使用词频法或TFIDF方法。关键词：个性化推荐；用户模型；特征选择；动态更新UserModelingandFeatureSelectioninPersonalizedRecommendingSystemLINShuang-mei,WANGGeng-sheng,CHENYi-qiu(SoftwareEngineeringCollegeofShanghaiJiaotongUniversity,DigitalHomeApplianceLab,Shanghai200030)【Abstract】Thispaperpro

3、posesauserprofilerepresentationbasedonvectorspacemodeltogetherwithitsdynamiclearningalgorithm,andstudiesfeatureselectioninusermodeling.AnewfeatureselectionmethodcombiningtermfrequencyandTFIDFaccordingtopart-of-speechtaggingisproposed.Theexperimentindicatesthatthedynamiclearningalgorithmcancatchan

4、drecorduser’slatestinterestintime,thustheuserrequiredinformationcanbetrulyrecommended.Theexperimentalsoshowsthattheeffectofcombiningmethodbasedonpart-of-speechtaggingisbetterthanthatofusingTForTFIDFseparately.【Keywords】personalizedrecommending;userprofile;featureselection;dynamicupdating各种信息尤其是互联

5、网信息的指数增长所导致的“信息法和基于向量空间模型的表示法。主题表示法以用户喜好信过载”和“信息迷航”问题已日益制约人们高效地使用各种息的主题来表示用户模型，如用户对体育和财经感兴趣，则[1]信息资源。个性化推荐技术正是解决这一严峻问题的有效用户模型表示为{体育，财经}；关键词列表表示法以用户感方法，它根据用户的兴趣和特点，对信息资源进行收集、整兴趣信息的关键词来表示用户模型，如用户对足球感兴趣，理和分类，向用户提供和推荐符合其兴趣偏好或需求的信息。则用户兴趣模型表示为{世界杯，英超，意甲，贝克汉姆，罗[2]用户建模是个性化推荐的基础和核心，用户模型的质纳尔多}；基于神经网络的表示用网络

6、稳定后，网络连接权重量直接关系到个性化推荐服务的质量，只有系统很好地理解所特征化的网络状态来表示用户模型；基于本体论的表示法[3]了用户的兴趣需求，才可能推荐出用户满意的信息。为了准用一个本体来表示用户感兴趣的领域，如Quickstep系统使确地描述用户的兴趣需求，就需要从用户感兴趣的信息中提用一个学术研究主题本体表示用户感兴趣的研究领域；基于取用户的兴趣特征，并通过建立模型来记录和管理。本文研向量空间模型的表示是目前为止最为流行的表示法，它将用究的是文本类型的信息资源，采用了一种基于向量空间模型户模型表示成一个n维特征向量{(kw,),(k,w),...,1122的用户模型表示方法，并

7、提出了一种用户模型的动态学习算(,kw)}，其每一维分量由关键词及其权重组成，该权重表nn法，同时对关键词的特征选择方法进行了改进。示用户对某个概念感兴趣的程度。1用户建模及其特征选择本文中用户模型采用基于向量空间模型的表示法，并将1.1用户模型的表示兴趣节点由关键词及其权重的二元组表示改进为三元组的表个性化推荐系统中，用户模型用于描述、存储和管理用示形式。如果用户有n个兴趣节点，则用户模型表示为如下户的兴趣需求。由于个性化推荐是以