基于Web浏览内容和行为相结合的用户兴趣挖掘  

User Interest Mining of Combining Web Content and Behavior Analysis

作　　者：赵银春[1] 付关友[1] 朱征宇[1] 

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《计算机工程》2005年第12期93-94,198,共3页Computer Engineering

基　　金：重庆大学骨干教师计划基金资助项目(2003A33)

摘　　要：通过对用户浏览的Web页面进行聚类分析,并与采用线性回归分析用户浏览行为相结合,得到了采用加权关键字矢量表示的用户兴趣模型,实验证明该模型能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣浓度,提高个性化信息服务的效率。This paper clusters based on the paper viewed by users,and combins with regressive analysis of user’s behavior,so the user profile candescribe the type of user’s interest and the interest degree more correctly ,and improve the personalization.

关 键 词：向量空间模型 内容聚类 回归分析 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]