基于因特網(wǎng)的個(gè)性化信息服務(wù)研究-圖書(shū)館管理論文-資料下載頁(yè)
2025-08-16 18:58本頁(yè)面
【正文】 定的字典。 ?。?）信息過(guò)濾的方法，信息過(guò)濾系統(tǒng)是根據(jù)用戶的信息需求對(duì)動(dòng)態(tài)信息流進(jìn)行過(guò)濾，把滿足用戶需求的信息傳送給用戶，可以提高獲取信息的效率。信息過(guò)濾也是構(gòu)建個(gè)性化信息模型的有效方法，它根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)將那些不相關(guān)的信息濾掉，僅保存與用戶需求相關(guān)的信息。信息Agent根據(jù)自己的關(guān)鍵詞域，提取幾個(gè)權(quán)重比較大的關(guān)鍵詞作為過(guò)濾的標(biāo)準(zhǔn)（Eprofile），每個(gè)Eprofile描述著一個(gè)方面的信息需求。：那些對(duì)信息需求描述不準(zhǔn)確的Eprofile個(gè)體在競(jìng)爭(zhēng)中將被淘汰。反之則形成越來(lái)越大的規(guī)模，構(gòu)成一個(gè)內(nèi)容充實(shí)的個(gè)性化信息模型。常用的信息過(guò)濾方法有兩種：基于關(guān)鍵詞向量的過(guò)濾方法和基于文獻(xiàn)集的信息過(guò)濾方法。基于關(guān)鍵詞向量的信息過(guò)濾方法是一種相似過(guò)濾方法。其思想是比較表征信息單元的關(guān)鍵詞與信息Agent給出標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞之間的相似性，只有當(dāng)相似性達(dá)到一定的度，該信息單元才被保留下來(lái)。確立關(guān)鍵詞的相似度是這種過(guò)濾方法的核心。在此我們將信息單元的關(guān)鍵詞與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞都看作向量，其相似度就是這兩個(gè)向量夾角的余弦值?！ 。?）基于多MultiAgentSystem的合作方法。網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化服務(wù)不是面向單一用戶的個(gè)性化服務(wù)，服務(wù)于每個(gè)用戶的信息Agent之間并不是孤立的關(guān)系，它們通過(guò)相互合作構(gòu)成一個(gè)MAS。MAS的合作求解能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)單個(gè)Agent，這是MAS產(chǎn)生的最直接的原因。通過(guò)MAS的合作，使每個(gè)用戶擁有一個(gè)或多個(gè)Agent，這些Agent推薦的信息在內(nèi)容上都有相關(guān)性，克服了單個(gè)信息Agent功能不強(qiáng)的缺陷。多Agent之間的合作是通過(guò)多Agent協(xié)商協(xié)議來(lái)完成的。協(xié)商協(xié)議是MAS實(shí)現(xiàn)協(xié)同、協(xié)作、沖突消解和矛盾處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在MAS中，協(xié)商協(xié)議被描述成四元組：｛目標(biāo)Agent，源Agent，消息名，消息內(nèi)容｝，這種四元組形式通過(guò)嵌套使用來(lái)擴(kuò)大合作的范圍。信息Agent之間一旦達(dá)成合作協(xié)議，多個(gè)信息Agent的個(gè)性化信息模型就構(gòu)成一個(gè)邏輯體，每個(gè)信息Agent就將自己和伙伴Agent的信息文檔推薦給相關(guān)用戶，以充實(shí)用戶信息需求的內(nèi)容?！ ∮脩裟Ｐ偷臉?gòu)建方法 建立用戶模型是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的另一個(gè)重要方面。用戶模型是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的起點(diǎn)，用戶模型不僅是個(gè)性化信息模型的構(gòu)建依據(jù)，又是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的目標(biāo)，個(gè)性化信息最終將被推向具有相應(yīng)興趣的用戶。用戶模型實(shí)際上就是對(duì)某一用戶行為、興趣傾向的描述，以確立他所需信息服務(wù)的類型。 在對(duì)用戶的信息服務(wù)中，用戶所處的領(lǐng)域不同，使用的信息服務(wù)系統(tǒng)不同，獲取用戶信息的方法不同，建模的方法也不同。通常情況下，通過(guò)與用戶交互，獲取用戶信息來(lái)建立模型較為簡(jiǎn)單，較易實(shí)現(xiàn)。利用智能的方法，通過(guò)對(duì)用戶需求行為（如用戶瀏覽器中的cookies文件，用戶的bookmark文件等）的分析，挖掘用戶的需求、興趣和愛(ài)好來(lái)建立模型較復(fù)雜，技術(shù)上也較難實(shí)現(xiàn)。這方面的研究還有待深入。對(duì)于隱式建模方法，用戶模型的建設(shè)過(guò)程主要有四步[14]： ?。?）內(nèi)容向量。內(nèi)容向量是一個(gè)表示信息內(nèi)容的向量，可以被用于向量空間模型成對(duì)的匹配。內(nèi)容向量來(lái)源于初始用戶的活動(dòng)記錄（以往信息利用行為），或用戶的反饋等。一旦建立，就僅僅改變其權(quán)值就可以了。 ?。?）一列當(dāng)前活動(dòng)的上下文（或用戶以往信息行為的文檔）。初始內(nèi)容向量每個(gè)元素對(duì)應(yīng)一些上下文。以后隨用戶的不同活動(dòng)，每個(gè)用戶的上下文就發(fā)生改變?！ 。?）一列當(dāng)前活動(dòng)的特征?！ 。?）一個(gè)用戶關(guān)鍵詞的集合。每一個(gè)關(guān)鍵詞都有一定的權(quán)值，用于表征它對(duì)該用戶的實(shí)際重要性。在用戶反饋之后，關(guān)鍵詞被動(dòng)態(tài)插入、修改或刪除?！ ∮脩裟Ｐ徒⒑螅瑢?duì)其更新也要遵循一定的規(guī)則。通常是根據(jù)用戶的反饋信息相應(yīng)地更新用戶模型的不同部分?！ €(gè)性化服務(wù)的關(guān)鍵是用戶需求信息的獲取。真正的用戶動(dòng)態(tài)需求信息的獲取，必須利用智能代理技術(shù)。在這方面的研究，雖然取得了一定的成果，但距離實(shí)際應(yīng)用或用戶的要求還有較大的差距?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】 1?。篗yLi，2002（8） 2，13 ，2001，20（5） 3 ，2002（1） 4 ，2002（8） 5 ，2002（8） 6 ，2000，18（3） 7 ，2002 8，10 ，2001（1） 9，11?。嚎茖W(xué)出版社，2002 12 ，2000，11（4） ——：清華大學(xué)出版社，2000
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