Personal Webpage-Recommender System Based on The Fuzzy Degree of Membership
基于模糊隶属度的个性化网页推荐系统

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。