个性化信息服务技术研究与实现

被引:0
作者
张勇
机构
[1] 西北工业大学
关键词
Agent; 用户profile; 信息过滤; 向量空间模型; XML; TV-Anytime; PDR; 机器学习; 个性化推荐; 相关反馈;
D O I
暂无
年度学位
2004
学位类型
硕士
导师
摘要
在现代化信息服务环境下,用户的信息需求日趋多元化和个性化,不同的用户之间存在着明显的个性差异。随着社会信息化进程的加速,个性化的生产和服务开始流行。与标准化的产品和服务相比,个性的产品和服务更能满足用户的需要,更能提高产品的服务的质量,信息技术的发展使得生产个性化产品及提供个性化服务的成本大大降低,社会经济的进步导致了用户的个性化产品与服务的巨大需求。 在这样的背景下,本文结合国际合作项目,对个性化信息服务系统的关键技术,即Agent技术,元数据组织,表示以及个性化推荐技术等方面做了研究。个性化信息服务技术中,利用Agent的智能性,根据不同用户的需求对原有的信息空间进行变形,将其划分成多个个性化信息空间,拉近了用户与相关信息实体之间的距离,加宽了用户与其不相关的信息实体之间的间隔,其最终结果是提高了信息服务的整体效率。基于此,论文在研究Agent及其特点基础上,重点研究了基于Agent的服务模式,多agent间的通信等。元数据即描述文件,论文从用户元数据,资源元数据两个方面进行研究。在个性化推荐技术方面,论文全面研究了基于规则的技术以及信息过滤技术,比较了两种技术的优点和缺点,深入分析了不同的过滤模型的特点以及应用范围。数字电视节目(DTV)作为特殊的媒体,不同于传统意义上的web站点。针对数字电视节目个性化服务的特点,论文提出了面向数字电视节目个性化服务的多Agent体系结构,数据物理组织形式,特征提取的方式和面向数字电视节目的个性化推荐方法。 本文重点结合传统个性化信息服务系统的关键技术,将这些技术运用到数字电视节目个性化信息服务系统中,并且对一些关键技术结合数字电视节目个性化服务的特点,进行修正。 最后,论文列出了各个主要Agent的设计以及界面设计。
引用
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页数:64
共 14 条
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