基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统  

Personal Webpage-Recommender System Based on The Fuzzy Degree of Membership

作　　者：张培颖[1] 

机构地区：[1]中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东东营257061

出　　处：《计算机系统应用》2008年第11期11-13,共3页Computer Systems & Applications

基　　金：中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青年教师创新基金

摘　　要：个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型的构造问题,文章利用用户浏览过的网页历史记录自动进行文本结构分析,获取网页信息的逻辑表示,将段落作为识别用户兴趣的基本要素,利用段落间的聚类分析和对用户兴趣的表达能力,获取最终的用户兴趣特征向量。提出了一种基于主题描述的二级层次用户模型,并给出了用户模型的动态调整算法,构建了一个基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统。模拟实验表明,该用户模型和个性化推荐算法能够有效地提高检索结果的准确性,并且具有良好的适应性。

关 键 词：模糊隶属度 用户模型 主题特征向量 聚类分析 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]