个性化检索系统中用户兴趣模型构建研究.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO定义和作用国内外研究现状研究目的和意义PARTTHREE用户兴趣模型的定义和分类用户兴趣模型的表示方法用户兴趣模型的数据来源PARTFOUR用户兴趣的收集与表示用户兴趣的更新与演化用户兴趣的相似度计算用户兴趣的推荐算法PARTFIVE实验数据集和实验环境介绍实验结果展示结果分析与现有方法的比较PARTSIX研究成果总结未来研究方向THANKYOU
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个性化检索系统中用户兴趣模型构建研究摘要随着Web的发展,网络中的信息爆炸式增长,使得信息检索系统面临许多挑战。个性化检索系统应运而生,旨在为用户提供更为准确、方便、快捷的信息检索服务。其中,用户兴趣模型的构建是个性化检索系统的核心部分,本文分析了用户兴趣模型的构建方法,包括基于特征的方法、基于协同过滤的方法和基于深度学习的方法。同时,本文重点讨论了加强用户的反馈机制和利用社交网络信息构建用户兴趣模型的新技术和新方法,并对未来发展进行了探讨。关键词:个性化检索;用户兴趣模型;特征提取;协同过滤;深度学习;
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个性化检索系统中用户兴趣模型构建研究的中期报告一、研究背景随着互联网的普及和内容的爆炸式增长,传统的信息检索系统已经无法满足用户的个性化需求。个性化检索系统通过对用户的兴趣模型进行建模,实现针对用户的搜索结果推荐,已成为现代信息检索系统建设的重要方向。构建准确的用户兴趣模型是个性化检索系统中的核心问题之一。目前,国内外学者在个性化推荐领域开展了许多相关研究,但是在个性化检索系统中用户兴趣模型的构建尚存在许多问题需要解决。因此,本研究旨在探索有效的用户兴趣模型构建方法,提高个性化检索系统的搜索效果。二、研究
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