【摘 要】
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本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60973040）, 国家自然科学青年基金（No.61300148）, 吉林省重点科技攻关项目（No.20130206051GX）, 吉林省科技发展计划青年基金（No.20130522112JH）
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本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式,判断用户的短期兴趣,并利用通用本体得出用户兴趣的集合表示,最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣.整个过程避开了以往兴趣挖掘方法中通过相似度计算和文档聚类算法进行兴趣合并的问题,为兴趣发现提供了新思路.实验结果表明,本文的方法对用户兴趣的描述更具体,取得了更优化的兴趣合并结果.
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