基于因特网的个性化信息服务研究

互，获取用户信息来建立模型较为简单，较易实现。利用智能的方法，通过对用户需求行为（如用户浏览器中的cookies文件，用户的bookmark文件等）的分析，挖掘用户的需求、兴趣和爱好来建立模型较复杂，技术上也较难实现。这方面的研究还有待深入。对于隐式建模方法，用户模型的建设过程主要有四步[14]：
　　（1）内容向量。内容向量是一个表示信息内容的向量，可以被用于向量空间模型成对的匹配。内容向量来源于初始用户的活动记录（以往信息利用行为），或用户的反馈等。一旦建立，就仅仅改变其权值就可以了。
　　（2）一列当前活动的上下文（或用户以往信息行为的文档）。初始内容向量每个元素对应一些上下文。以后随用户的不同活动，每个用户的上下文就发生改变。
　　（3）一列当前活动的特征。
　　（4）一个用户关键词的集合。每一个关键词都有一定的权值，用于表征它对该用户的实际重要性。在用户反馈之后，关键词被动态插入、修改或删除。
　　用户模型建立后，对其更新也要遵循一定的规则。通常是根据用户的反馈信息相应地更新用户模型的不同部分。
　　个性化服务的关键是用户需求信息的获取。真正的用户动态需求信息的获取，必须利用智能代理技术。在这方面的研究，虽然取得了一定的成果，但距离实际应用或用户的要求还有较大的差距。
【参考文献】
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　　14　高文.数字图书馆——原理与技术实现.北京：清华大学出版社，2000

《基于因特网的个性化信息服务研究(第3页)》