改进协同过滤算法的个性化网页推荐系统研究

个性化\基于Web挖掘的个性化推荐系统的研究是一篇深入探讨信息技术领域的重要硕士论文，由王立平在同济大学软件学院完成，于2007年提交，旨在解决互联网时代的信息过载和资源迷向问题。随着互联网的爆炸式增长，用户面临的信息量巨大，这导致了信息过载，即用户难以处理和理解大量信息；同时，用户对于如何精准表达需求和高效找到所需资源感到困扰，这就是资源迷向。 论文的核心关注点在于个性化推荐技术的应用。作者提出了一种改进的协同过滤算法——交叉迭代调整聚类方法，这一创新旨在提升个性化推荐的效率。协同过滤是一种广泛应用在推荐系统中的算法，它通过分析用户的历史行为和偏好，找到相似用户的喜好，然后推荐他们可能感兴趣的内容。而作者的改进版本通过将用户和项目分别聚类，减少了搜索邻近项目的复杂性，提高了推荐的速度和准确性。 该研究系统主要应用于个性化网页资源推荐，能够根据用户的兴趣和行为动态调整推荐内容，帮助用户在海量信息中迅速找到所需，减轻了信息过载的压力。此外，论文还涉及到其他关键知识点，如数据挖掘技术，这是个性化推荐的基础，通过挖掘用户的行为模式和兴趣特征，形成个性化的推荐模型。 论文还讨论了未来工作的方向，包括如何在不断变化的信息环境中提供更智能的信息检索和推送服务，以及如何更好地满足不同用户群体的个性化需求。这表明作者不仅关注理论研究，而且注重实际应用中的挑战和改进，以推动新一代信息服务系统的进步。 这篇论文对个性化推荐技术的深入研究和实际应用具有重要的学术价值和实践意义，为解决互联网时代的信息挑战提供了新颖的解决方案。关键词包括数据挖掘、个性化推荐和协同过滤，这些都是论文的主要研究焦点和支撑技术。