4.3  兴趣意图捕捉的指标设计    12
4.4  回归模型构建    14
4.5兴趣意图捕捉    18
总 结    21
致  谢    22
参考文献    23
附录1调查表    26
附录2行为提取表    28
1 引言
随着互联网的发展和应用,网络正在各个方面影响着人们工作和生活方式。包括传统的图书馆服务也出现在网络当中,这便是“数字图书馆”。但现有的信息服务系统存在着一些明显的缺陷,比如资源分散,检索集中,对于所有用户提供无差异的信息。解决这些问题的关键在于将数字图书馆网站从被动接受浏览者的请求转化为主动感知用户的信息需求,实现系统对用户的个性化主动信息服务。
根据目前文献数据库为主要资源的数字图书馆网站的现状来看,用户一直在呼吁网站提供基于学术主题的个性化推荐服务,但有关研究大多停留在理论层面上,并且相关推荐服务更多是依据用户提交的兴趣主题而展开。然而在实际生活中,学术用户非常需要在文献获取过程中发生困惑时的获得各种引导性推荐服务,这就需要系统主动发现用户在浏览网站过程中的意图、兴趣,而观察研究用户行为是对用户提供个性化服务的基础。
要根据不同用户的兴趣对用户提供有针对性的个性化的推荐服务,就必须分析用户网络浏览行为,以及行为背后的意图、兴趣。建立用户兴趣模型是挖掘用户兴趣的一个比较准确的方法。用户兴趣模型(User Interest Profile) 是指对用户感兴趣的信息的可计算描述。它用于捕捉并记录用户行为意图及兴趣点,通过建立模型来记录、管理用户的兴趣,描述用户可能的潜在的兴趣需求,并记录下用户行为的历史。用户兴趣建模的主要目的就是要推断用户在某种环境下的意图,并且对其提供主动帮助。
通过捕捉用户浏览行为意图和兴趣,系统就可以根据用户的兴趣对用户进行分群,主动向用户推送信息,并对查询结果分类,从而使用户能够快速、准确地从庞杂的信息资源中寻找到所需信息,提供快捷方便的个性化服务。
本论文将在梳理基本概念、了解国内外有关用户兴趣意图获取方法的研基础上,对某部门情报人员浏览中国工程信息网的行为意图兴趣尝试捕捉分析,以为相关研究提供参考依据。
本文的框架大致如下:
(1)先对文中涉及的基本概念作解释,主要有行为、意图、兴趣及其关系;
(2)通过文献调研梳理数字图书馆现存的个性化服务、通过用户行为提取用户兴趣意图的方法以及用户行为的数据采集方法;
(3)选择中国工程信息网为实验对像,设计适当网络浏览任务,进行实验研究,以观察的用户浏览行为序列、特点,依据回归模型方法对用户行为特点进行分析,以捕捉可能的行为意图、兴趣所在。
本文的研究意义为为了更好地实现个性化服务,首先需要挖掘和捕捉用户的浏览行为和兴趣,并设计一种合适的表达方式。根据浏览(搜索)行为和浏览(搜索)内容来分析、捕获用户兴趣是目前个性化服务研究的一个重要方向。本文给出一种通过对数字图书馆用户浏览行为的分析来计算用户对网页的兴趣度的新方法,先从认知心理学的角度说明用户的信息行为和他对某个网页是否感兴趣密切相关,并用多元线性回归模型来描述它们之间的相关性。
2  相关概念界定
2.1  数字图书馆、用户信息行为概念
科学地分析数字图书馆用户的信息行为,找出其中的规律,是实现提高信息服务质量的关键问题之一。首先,通过查阅文献,我们分别给数字图书馆、用户信息行为做一个定义。
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