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正文內(nèi)容

08信息過濾-閱讀頁

2024-08-11 14:10本頁面
  

【正文】 相關(guān) ? 對于被判定相關(guān)的信息還將由用戶最終決定其相關(guān)性,用戶判定的結(jié)果將作為反饋信息被系統(tǒng)應(yīng)用于對用戶模型 Profile的更新 過濾模型 ? 布爾模型 ? 向量空間模型 ? 概率推理模型 ? 隱性語義標引 ? 關(guān)聯(lián)論方法 學(xué)習(xí)模塊 ? 目的 ? 改進過濾的性能 ? 發(fā)現(xiàn)用戶興趣的轉(zhuǎn)移 ? 更新用戶模型 ? 學(xué)習(xí)方法 ? 通過觀察來學(xué)習(xí) ? 通過相關(guān)反饋學(xué)習(xí) ? 用戶訓(xùn)練學(xué)習(xí) ? 學(xué)習(xí)的頻度 ? 臨時學(xué)習(xí) ? 周期式的學(xué)習(xí) 用戶建模 ? 收集關(guān)于用戶的信息 (顯式的 and/or隱式的 ) ? 創(chuàng)建用戶 profile,用戶模型用來保存每個用戶的Profile(規(guī)則 , VSM,文檔中心 ) ? 把用戶模型傳遞給過濾單元,當(dāng)動態(tài)信息流輸入過濾模塊時,系統(tǒng)提取用戶的 Profile并與文檔的特征向量進行匹配 ? 用戶模型必須與文檔的表示相適應(yīng) ? 當(dāng)用戶興趣發(fā)生變化時,系統(tǒng)根據(jù)相關(guān)反饋使用學(xué)習(xí)模塊將初始 Profile和反饋信息的特征向量進行融合,并將新生成的 Profile覆蓋原來的 Profile 用戶建模 ? 為建模獲取數(shù)據(jù) ? 隱式方法:觀察用戶的行為 ? 顯示方法 : 請用戶填表,與用戶交互 ? 模型中的數(shù)據(jù) ? 淺層語義 :關(guān)鍵詞 ? 增強的用戶模型, 關(guān)于用戶的高層知識 ? 用語義網(wǎng)絡(luò) /傳統(tǒng)的推理 /統(tǒng)計推理獲得文檔中詞匯之間的關(guān)系 ? 架構(gòu) ? 用 Agent/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行自動推理 ? 用 VSM/LSI進行顯式推理 ? 智能系統(tǒng)的概念模型 ? 統(tǒng)計過濾的關(guān)鍵詞系統(tǒng) 信息過濾的方法 方法 ? 基于內(nèi)容的過濾 ? 基于規(guī)則的過濾 ? 基于統(tǒng)計的過濾 ? 協(xié)作過濾 ? 基于用戶的協(xié)作過濾 ? 基于模型的協(xié)作過濾 ? 基于項目的協(xié)作過濾 基于內(nèi)容的信息過濾(規(guī)則) ? 規(guī)則可以用戶制定,也可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 基于內(nèi)容的過濾系統(tǒng)(統(tǒng)計) ? 用戶和資源之間 ? 關(guān)鍵是相似度計算 ? 如果用戶描述文件不好,得到的資源很可能不相關(guān) ? 優(yōu)點:簡單 ? 缺點:只能找到與用戶已有興趣相似的資源 協(xié)作過濾 ? 用戶和用戶之間 ? 關(guān)鍵問題是聚類 ? 優(yōu)點:提供用戶資源的新穎性 ? 兩個問題: ? 稀疏性 ? 可擴展性 基于內(nèi)容的過濾(統(tǒng)計) ? 特征表示 ? 提取關(guān)鍵詞的形式 ? 文本分類的形式 ? 訓(xùn)練模型 ? 與分類方法相似 ? 相關(guān)反饋 協(xié)作過濾 相關(guān)概念 ? 協(xié)作信息過濾中,當(dāng)前獲得推薦結(jié)果的用戶通常稱為活動用戶 ( Active user) ? 參與過濾的信息資源統(tǒng)稱為 項目 ( Item) ? 假設(shè)所有參與協(xié)作過濾的用戶集為 ? 項目集為 ? 用戶對項目的評價集為 ? 用戶 ui對 tk的評價為 rik,如果 rik0,說明用戶感興趣, rik0說明用戶不感興趣, rik=0沒有明確判斷 ? 可以互相推薦大于零的項目 ? ?muuuU , 21 ??? ?ntttI , 21 ??? ?orrrR , 21 ??用戶 項目矩陣 協(xié)作過濾樣例 用戶 (a)反饋集 : 反饋 (a)(i) 用戶 (a) 背景信息 (a) 用戶 (b)反饋集 : 反饋 (b)(j) 反饋 (b)(k) 用戶 (b) 背景信息 (b) 協(xié)作過濾模型 反饋 (a)(i) 反饋 (b)(j) 反饋 (b)(k) 主要實現(xiàn)方法 ? 基于用戶的協(xié)作過濾 ? 基于模型的協(xié)作過濾 ? 基于項目的協(xié)作過濾 基于用戶的協(xié)作過濾 ? 通?;谟脩舻膮f(xié)作過濾采用最近鄰方法。 本章小結(jié) ? 介紹了信息過濾的概念和需求 ? 介紹了信息過濾的體系結(jié)構(gòu) ? 介紹了信息過濾的方法
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