用戶網(wǎng)頁瀏覽興趣模型建模方法的研究的中期報告

用戶網(wǎng)頁瀏覽興趣模型建模方法的研究的中期報告一、研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡用戶的數(shù)量和復雜度越來越大，用戶網(wǎng)頁瀏覽興趣模型（UserWebBrowsingInterestModel，UWBIM）的構(gòu)建逐漸成為一個重要的研究領(lǐng)域。UWBIM的構(gòu)建可以幫助提高網(wǎng)站推薦系統(tǒng)和廣告定位的精度，從而提高用戶體驗和企業(yè)利潤。現(xiàn)有的研究中，較為常見的UWBIM模型是基于用戶歷史瀏覽記錄的，在其中通過對瀏覽記錄進行挖掘，提取主題特征，然后根據(jù)這些主題特征建立起UWBIM模型。但是，現(xiàn)有的方法在計算和處理大量海量的用戶數(shù)據(jù)時存在一些問題。例如，由于用戶瀏覽記錄的復雜性，模型的訓練準確度和預測能力可能會受到影響；此外，現(xiàn)有的方法通常需要大量的計算資源和運行時間，不太適用于實時流數(shù)據(jù)處理。二、研究目標本研究旨在提出一種新的UWBIM建模方法，解決現(xiàn)有方法在計算和處理海量用戶數(shù)據(jù)時的問題。具體的研究目標包括：1.提出一種基于二元組的用戶瀏覽行為建模方法，該方法不僅能準確地描述用戶瀏覽行為，還可以保持較高的計算效率和預測能力。2.設(shè)計一種有效的用戶興趣特征提取方法，該方法能夠從二元組數(shù)據(jù)中獲取用戶在特定主題上的興趣度量，并能夠快速處理用戶大數(shù)據(jù)量。3.建立UWBIM模型，并通過實驗評估其性能，比較其與現(xiàn)有方法的差異和優(yōu)劣。三、研究內(nèi)容1.二元組模型的設(shè)計本研究提出了一種基于二元組的用戶瀏覽行為建模方法。該方法將每個用戶瀏覽的頁面表示為一個二元組(p,q)，其中p表示用戶訪問的頁面，q表示與p相關(guān)的頁面。具體來說，如果用戶轉(zhuǎn)到新頁面p時，該頁面通常會提供一些聯(lián)接，指向與之相關(guān)的其他頁面q1，q2，...，qk等，也就是說，用戶在p和q之間建立了一個二元組關(guān)系。通過這種方法，可以描述用戶訪問過程中的具體行為，并推斷出用戶的興趣。2.用戶興趣特征提取方法設(shè)計在二元組數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本研究提出了一種用戶興趣特征提取方法。在該方法中，我們首先使用PageRank算法為每個頁面分配一個rank分數(shù)。然后，對于任何給定的主題，我們計算每個頁面與該主題的相關(guān)性得分，并使用這些得分來計算用戶在該主題上的興趣得分。該興趣得分包括三個部分：(1)與主題直接相關(guān)的頁面的rank分數(shù)，(2)用戶瀏覽過的其他頁面的rank分數(shù)，(3)用戶已經(jīng)訪問過的其他相關(guān)主題的興趣得分。3.UWBIM模型建立在提取完用戶興趣特征后，我們使用這些特征來建立UWBIM模型。具體來說，對于任何給定的用戶和主題，我們計算所有相關(guān)頁面的興趣得分，并將得分做歸一化處理，以獲得該用戶在該主題上的興趣權(quán)重分布。四、預期解決的問題本研究預期解決現(xiàn)有用戶瀏覽行為建模方法在處理大量用戶數(shù)據(jù)時的計算和處理問題。新提出的二元組模型和用戶興趣特征提取方法不僅可以保持較高的計算效率和預測能力，而且可以提高模型的準確性和穩(wěn)定性。在實驗中，我們預計可以證明這種方法在UWBIM構(gòu)建中的優(yōu)越性。五、研究計劃與進度本研究的計劃是：第一年研究和分析現(xiàn)有用戶瀏覽行為模型方法，并提出新的模型建立方法；第二年開發(fā)和實現(xiàn)基于二元組和興趣特征提取的UWBIM模型，并進行實驗；第三年撰寫論文和進行UWBIM模型的分析和討論。目前，我們已經(jīng)完成了第一年的研究工作