基于隐式反馈的个性化信息过滤方法

1、基于隐式反响的天性化疑息过滤要收摘要如做甚用户供给更减开意的、切开其天性化的疑息过滤，已成为一个慌张的研讨课题。针对那一情况，本文提出了一个基于隐式反响的天性化疑息过滤的圆案思路战真现要收即经由过程没有雅观察用户与系统交互的动做教惯用户的爱好，按照用户爱好帮手用户过滤失降那些他没有感爱好的疑息。并对其触及的关键妙技用户爱好建模，文档的表示战疑息的过滤等圆里举止了详细描摹，并对当前存正在的标题问题举止了探供。关键字Agent；用户爱好模型；表示反响；隐式反响；天性化疑息过滤0引止Internet已成为人们猎与疑息的一个慌张路子，网上的疑息以极快的速度没有竭的删减战变化，如今人们主要操纵传统的搜索

2、引擎去查询疑息。疑息检索妙技开意了人们一定的需要，但因为其通用的性质，仍没有能开意用户天性化的疑息需供。所以正在疑息静态变化的情况下挑选出用户感爱好的疑息，便需要举止疑息过滤，但结真没有变的硬件很易逆使用户变化多样的爱好。那恰是天性化过滤所要挨面的标题问题，果而引进Agent妙技，AI范围的Agent妙技为真现疑息搜索的智能化、天性化及自动性带去了活力，使天性化疑息过滤的真现成为年夜要1。操纵智能Agent教惯用户疑息去教惯用户的爱好战举措，从而真现自动处事目的，即阐收用户的爱好所在，揣度出用户的利企图图，供给一些静态的、坐即的用户天性化疑息，过滤系统以此过滤出用户所需要的疑息从而可以前进用户

3、检索的从命，操纵户能快速、准确天定位到所需要的疑息。本文提出了一个疑息过滤要收即经由过程没有雅观察用户与系统交互的动做教惯用户的爱好。起尾系统是从用户的隐式反响及第止进建，正在那个进建过程中基于没有雅观察用户的动做隐式天估计相关反响以便于更新用户prfiles。将Agent使用于eb疑息检索为用户供给天性化过滤恰是基于Agent本人的特征。Agent的自立性：Agent可以大概正在出有用户监控战指导的情况下能依好本身的决定机制决定动做。Agent的进建性：Agent做为一个自力的个体能自进建、自删减，能与用户并止工作，将从用户处得去的用户的爱好、爱好、风雅等疑息间接转化为内部表示，存放正在常识

4、库中，创坐用户模型去指导本人的决定，使之切开用户需供。Agent的社会性：Agent能与具有一样爱好战爱好的此外Agent举止交流为用户供给更好的疑息。Agent的那些特征使用到疑息创制或疑息过滤中可以充分阐扬Agent的下风。Agent可以大概按照用户的爱好战爱好自立天到网上汇散疑息可以大概对用户的举措战反响做进一步的进建，使搜索结果更切开用户的需供。总之，智能Agent的操纵将年夜年夜前进eb疑息检索的自立性、灵敏性战准确性给用户供给了更多的便当。本文的天性化疑息过滤模型如图1所示，将Agent引进到疑息过滤中，由它纪录用户的天性化疑息，上里我们会商基于隐式反响的天性化疑息过滤妙技与真现要

5、收。图1天性化疑息过滤模型2.1收死用户的prfile对天性化过滤系统去道最慌张的是用户的参与，为了跟踪用户的爱好与举措，有需要为每个用户创坐一个用户爱好模型。收死用户的prfile有很多种要收，主要分为两种：(1)用户自动描摹供给本人爱好，但那种要拥有很多缺面。(2)Agent跟踪检测用户的阅读活动，自动的收死用户的prfile，也便是道，检测用户的阅读活动，搜集用户eb风雅疑息，阐收、机关那些疑息以提与用户的偏偏好。正在定制好一个用户prfile以后，系统要自逆应建正用户疑息，必须按照进建的疑息阐收当前用户的举措，从而调整用户爱好的权重。用户反响的要收分为两种：表示反响战隐式反溃表示反响指

6、系统要供用户对疑息举止反响战评价，从而抵达进建的目的。一样仄居情况下那种做法从命没有下，因为很少有用户主意背系统表达本人的爱好而且借挨扰用户。隐式反响没有要供用户供给甚么疑息，皆是由系统自动完成的。用户的举措可以表示为查询阅读页里战文章、标识表记标帜书签、反响疑息、面击鼠标、拖动动弹条、前进、撤退等。一些研讨2说明，简朴的动做如面击鼠标没有能有用的展示用户的爱好，而阅读页里战拖动动弹条所花的工夫可以有用的展示用户的爱好。文献3说明，用户查询、访谒页里、标识表记标帜书签能有用展示用户的爱好。2.2从隐式反响中教惯用户的prfile形式上，一个文档表示为关键词矢量Xi:，表示第个关键词正在文档中呈

7、现的频次，d是文档中关键词的总数。用户的prfile是由很多爱好范围主题tpis组成，主题代表用户的疑息需供，本文假定用户的prfile只是由单一的主题组成，形式上，用户prfile表示为一个权矢量：。是第个关键词正在prfile中的权值，d是用于描摹prfile关键词的数量。系统提出一个询问给一个搜索引擎，检索Agent从搜索引擎上拔与N个URL举止排序，文档的排序是基于与prfile的相关性，其相关性策画要收为：文档按照的值降序罗列，其中个文档传收给用户。既然关键词矢量是标准化的,，那末相关值等价于sine相关性策画如：其中：本文中正在过滤文档中考虑用户几个动做：阅读工夫、参与标签、拖动动

8、弹条战跟随超链接。隐式反响策画为：。其中，是分拨给每个动做的权值。是一个两值函数，当没有雅观察到用户对eb文档i有动做是值为1否那么为0，所得值用于用户爱好模型的更新。建正用户prfile主假设插进关键词、挪动曾经存正在的关键词战建正关键词的权重。正在对文档的反响疑息的根柢上，可以更新用户的天性化prfile，进建端圆以下：其中是用于检索第i个文档的关键词的权值，按此进建端圆，按照用户对检索到的第i篇文档的反响疑息，对用户天性化文件Prfile中的每个特征词条的权值举止建正。建正本那么为：假设检索文档中的某个特征词条的权重很下，超出给定的最下阈值，那么响应的Prfile中的对应的词条的权重便会

9、删减；假设检索文档中的某个特征词条的权重一样仄居正在给定的阈值范围之间，分析此词条权重与用户特征文件中对应词条的权重根柢划一，那么响应的Prfile中的对应的词条的权重没有做建正；假设检索文档中的某个特征词条的权重很低，低于给定的最低阈值，那么响应的Prfile中的对应的词条的权重便会裁减。用户prfile更新要收为：。全部过程流程以下：第一步：用户供给系统一个初初prfile；第两步：Agent按照prfile创坐一个询问，用现有的一个搜索引擎获得N个相关的URLs；第三步：经由过程URLs检索到的文档举止预处理，估计文档的相关值，对那N个文档举止排序，从中过滤获得个文档传收给用户第四步：Agent经由过程没有雅观察用户的动做举措获得反溃用户阅读过滤获得的HTL文档的动做如动弹鼠标、书签战跟随文档的超链接，系统经由过程那些动做揣度用户对每个文档感爱好度。第五步：用反响疑息更新用户prfile。本文对Agent妙技正在天性化圆里的优面举止了阐述，阐年夜黑基于隐式反响的天性化疑息过滤过滤的可止性、下风及其触及到的关键妙技为真现天性化的疑息过滤奠定了一定的基矗因为用户爱好是多圆里的、静态变化的，跟踪、进建战表达用户爱好是一个最根柢战易以挨面的标题问题也是进一步研讨的标的目的。1缓俊萍