加权语义网与有效信息提升个性化用户兴趣建模精度

该篇论文深入探讨了个性化用户兴趣建模领域的优化方法，旨在提高模型的准确性和效率。首先，针对文档相似度计算，作者提出了利用加权语义网的策略。传统的文档相似度计算可能只考虑词频或词袋模型，而加权语义网则考虑到了特征词的语义关系和在文档中的上下文分布，这有助于捕捉更深层次的语义关联，从而提升了文档相似度的精度。 其次，论文解决了过去在计算用户兴趣类别权值时存在的主观性问题。传统方法可能存在对用户兴趣的主观判断，导致权值计算不准确。为此，作者引入了有效信息的概念，并开发了一种量化方法来客观评估用户兴趣的重要性。通过这种方法，可以更公正地为不同兴趣类别分配权重，提高了权值计算的客观性和准确性。 论文的研究团队由三位学者组成，分别是毛晓星、薛安荣和鞠时光，他们分别在个性化搜索、数据挖掘和工程数据库等领域有着深厚的研究背景。他们以江苏省大学计算机科学与通信工程学院为研究平台，通过实验证明，改进后的个性化用户兴趣建模方法在用户兴趣聚类和权值计算方面都取得了显著的提升，相比于传统方法，具有更高的准确性和实用性。 论文的关键点包括个性化用户建模、加权语义网技术的应用、有效信息的引入以及针对这些改进所设计的权值计算算法。研究成果对于改进个性化推荐系统、用户体验优化以及大数据分析等领域具有重要的理论价值和实践指导意义。该研究不仅提升了个性化服务的质量，也为后续的用户行为分析和兴趣挖掘提供了新的思考角度和方法论支持。