1、馈也有不足之处根据相关实验验证，隐式反馈所获得的反馈信息，其质量即相关性要低于显式反馈。现有的隐式反馈技术的主要方法是获取用户的各种痕迹信息，例如点击网页链接保存网页地址等，通过分析这些操作习惯来改进检索质量。在技术上，隐式挖掘用户偏好的途径主要有以下三种跟踪分析用户浏览行为用户浏览行为指的是用户对每个页面的操作，比如点击超链接保存图片下载万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文附件等，与在每个页面驻留的时间。般来说用户会在自己感兴趣的页面进行长时间的浏览，并且为了以后的再次直接访问而将页面加入收藏夹，为了区别长时间的挂机行为与感兴趣的浏览行为，需要将驻留时间与操作次数同时关联。但是用户收藏的网页只是其上网页面的很小部分，用户并不会将所有感兴趣的页面保存下来，所以仅对在收藏夹中的网页进行分析也。

2、，另个是权威值。枢纽值是指该页面内包含的链接所指向页面的权威值之和，权威值是指所有包含该页面链接所在页面的枢纽值之和。算法的基本思想是枢纽值和权威值具有相互增强的关系。算法步骤上般是先给定个初始根集，根据该集合内页面的出度和入度建立个矩阵，然后对该矩阵循环地进行迭代运算，在迭代过程中不断地对枢纽值和权威值进行更新，直到枢纽值和权威值达到自定义的收敛阀值。用户模型当前的信息检索技术已经不仅旨在满足所有用户对查询关键词的要求，还需要能针对每个用户的不同特点例如兴趣偏好提供服务，而这恰恰需要用户模型的支持。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文用户模型概述用户在进行信息检索时，总是希望能够准确而又全面地获取到所需要的信息。为了使信息检索服务能更加符合用户的个性化需求，这就需要获得用户的兴趣偏好，挖。

3、务的前提条件，这种方式要求用户首先要有定的互联网经验，而传统的购房者更倾向于实地参观楼盘调研比较，其次用户就算具有相应的技能也不定有充足的时间精力来完成这项工作，再次由于这种方式因为语言表达和分类的不确定性和含糊性，这种方法不定能准确获取用户需求。最后由于用户的兴趣偏好并不是固定的，如果用户的偏好改变了但是没有及时提交给系统，系统就无法获取用户的最新偏好，也就无法根据用户的新偏好向其提供所需的信息，最终导致系统的性能受到影响。用户偏好的隐式反馈由于显式反馈的方式会给用户带来额外的负担，业界需要突破传统的思维，人们开始尝试隐式反馈的方式挖掘用户偏好。隐式反馈的最大优点就是不需要用户显式地参与互动，是通过在后台记录用户的行为数据，挖掘出用户的偏好，以此在减轻用户负担的前提下改进检索质量。但隐式。

4、术网络爬虫技术网络爬虫体系结构网络爬虫搜索策略网页信息结构化索引技术前向索引倒排索引搜索结果排序技术序先根据查询关键字得到系列相关的文档，然后计算这系列文档的相关度，或者评分，最终以此为依据进行排序得到结果集。目前最常见的搜索结果排序算法有以下两种。算法算法通过入链数来衡量个网页的重要性。入链数表示有多少页面指向了当前页面。般认为，当前页面的入链数越大，那么当前页面就越重要。的核心思想，可以用式来表示其中表示页面的值，表示所有指向页面的页面。式表示个网页的重要性等于所有指向它的网页的重要性总和。算法核心思想很简单，但在具体实现上却并不简单，需要多次迭代来确定最终的评分值。算法算法是由康奈尔大学的乔恩克莱因伯格在年提出的。对于用户输入的查询词，系统将对返回的相关页面计算两个值个是枢纽值。

5、户偏好挖掘用户偏好挖掘是指在用户的查询行为和用户对查询结果的操作中获得用户的偏好信息，而用户偏好模型的第步就是寻找及时准确的获取用户偏好的方法。现在获取用户偏好与信息需求的方法主要有两种显式反馈和隐式反馈。用户偏好的显式反馈显式用户反馈是用户偏好挖掘中的经典方法，它直接与用户进行显式的交互而获取用户数据。早期的用户反馈技术原本是用于文本信息检索，这种方式的典型流程是在系统中预先设定好偏好，提供模板，让用户选择其中的关键词或者开放式地回答些问题，但是成功的前提是用户的积极配合，需要很高的用户参与度。以房地产信息检索系统为例，如果使用显式反馈的方式，般是在用户注册完之后，再让该用户提交些偏好信息，比如对房价户型朝向和楼层等的需求信息。显式反馈的最大优点就是简单有效。但是用户并不定具有完成这项任。

6、不能全面地反映用户的兴趣，但收藏夹中的网页能对分析用户的短期兴趣偏好提供重要的参考。与用户收藏下载的页面相比，在用户历史记录中的页面更为全面，更重要的是用户浏览的网页是由浏览器自动保存的，而不需要提高额外的功能，更加友好。但是对历史记录的分析比较混乱，用户打开的页面并不定是自己感兴趣的，偶然性地打开，如自动弹窗诱导性的网页等等，因此对于这种不相关的噪音需要有定的措施来进行区分。服务器端挖掘以上分析的数据都是针对客户端中的保存记录，同样地还可以针对服务器中的日志文件来进行分析。对服务器中的数据进行分析有着更多的优点，因为统计的波动性，我们需要大量的数据进行分析，而服务器集中了所有我们需要的对象，通过大数据分析，我们可以更加深刻的理解用户的行为，甚至突破传统的思维习惯。服务器端挖掘的缺点是由于。

7、出用户行为中的潜在信息，而用户建模技术正是解决了这问题。用户模型是针对用户个人偏好，建立的模型，也称为“用户兴趣模型”，主要用于发现并记录个体用户的需求偏好，对每个用户的历史操作行为和基本信息进行管理。自然地，要得到用户模型就需要个建模的过程，该过程般是从相关用户的兴趣偏好和行为信息中归纳出可计算的特征，以此来建立模型，然后对用户偏好进行管理和更新。用户用户模型与信息检索系统的关系如图所示。使用用户用户模型检索系统初始化反馈优化图用户用户模型与检索系统的关系图检索系统在引入了用户模型之后，信息检索过程的侧重点将不仅仅考虑信息本身，还会考虑用户的兴趣偏好等因素，并对用户的反馈信息进行归纳总结，来完善用户模型，从而可以提供更高质量的检索服务。用户模型在检索系统中的作用在检索系统中，用户模型主要。

8、论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年。

9、如下作用管理用户个人信息对用户的基本信息进行管理，如用户名用户密码以及用户个人信息等。管理用户偏好这是用户模型的主要作用。当用户查询频繁地呈现出项特征时，用户模型就会将该特征进行处理，映射为用户的个偏好，最后对用户模型进行新偏好的增加或者对原有的偏好进行更新。管理用户历史查询行为用户的历史查询行为对检索系统来说，是提高检索质量的个重要参考。本章小结本章主要介绍了个性化信息检索的相关技术。从信息检索角度，主要阐述了网络爬万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文虫技术索引技术搜索结果排序技术和网页信息结构化技术，并且对这些技术涉及的相关算法和策略做了简单介绍。从个性化角度，主要阐述了用户模型及其在信息检索系统中的作用。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第三章基于用户偏好模型的个性化房地产信息检索。

10、好问卷，了解用户对房产信息的偏好，包括户型户型面积每平米均价总价朝向楼层开发商等等。用户输入完问卷后，系统根据用户的问卷输入建立该用户的偏好模型。除了通过显式方式获取用户的偏好，还会记录用户的查询行为和对查询结果的操作。通过对用户系列行为的学习，来获得用户新的偏好或者对原有的偏好进行更新。本文的用户偏好挖掘模型图如下。万方数据硕士学位论文题目个性化房地产信息检索与推荐技术研究研究生徐伟雷专业计算机软件与理论指导教师袁友伟教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文个性化房地产信息检索与推荐技术研究研究生徐伟雷指导教师袁友伟教授年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文，万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学。

11、日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着互联网上房地产信息越来越多，人们从大量的房产信息中找到自己需要的信息也变得越来越困难，因为传统的房地产信息检索系统中没有考虑用户的兴趣偏好，只是机械地进行信息搜索，对于不同的用户，相同的查询词，往往返回相同的查询结果，这样的查询结果已经无法满足用户日益鲜明的个性化需求。本文针对目前房地产信息产业中的上述问题，提出了基于用户偏好模型的个性化房地产信息检索与推荐，并实现了个性化房地产信息检索与推荐系统。本文主要在以下几个方面开展了探索性研究工作首先在对国内外相关文献收集整理的基础上，针对目前房地产信息中存在的问题，结合信息检索技术用户模型技术和推荐技术，提出了课题研究的基本思路和技术路线。其次，对用户偏好模型展开深入研究。在模型的更新方面，通过对查。

12、务器不能记录用户的缓存记录而不能全面体现用户的行为而使数据具有定的瑕疵。系统被动学习被动学习是机器学习的种说法，主要是由系统自动完成学习过程。该方式的主要流程是根据用户兴趣偏好推送相关页面，然后通过用户对页面的评价重新修正新的兴趣，不断推送新的页面。显式与隐式相结合的用户偏好挖掘本文中通过将显式和隐式反馈相结合的方法来挖掘用户的偏好，其中显式反馈主要包括用户可以主动提交检索的偏好需求隐式反馈主要包括记录和分析用户的行为信息，包括查询关键词以及对搜索结果的操作。相比较通用检索系统中用户的兴趣模型，本文中主要针对用户在房地产信息领域的检索，用户相较而言并没有那么多的兴趣，而是更加细粒度地重点挖掘个兴趣房产信息用户在检索房产信息时各个方面的偏好。在用户输入完创建用户的基本信息后，再通过个简单的偏。

参考资料：

[1]《爱心树》绘本故事（优） 编号18060（第39页，发表于2022-06-24）

[2]《爱心树》绘本故事（优） 编号18060（第39页，发表于2022-06-24）

[3]《爱心树》绘本故事（优） 编号18060（第39页，发表于2022-06-24）

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[7]《爱心树》绘本故事（优） 编号18060（第39页，发表于2022-06-24）

[8]故事：狐假虎威（优） 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）

[9]远离心脏病讲座宣传知识PPT（22页） 编号18060（第22页，发表于2022-06-24）

[10]远离心脏病讲座宣传知识PPT（22页） 编号18060（第22页，发表于2022-06-24）

[11]远离心脏病讲座宣传知识PPT（22页） 编号18060（第22页，发表于2022-06-24）

[12]远离心脏病讲座宣传知识PPT（22页） 编号18060（第22页，发表于2022-06-24）

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[19]故事：狐假虎威（优） 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）

[20]故事：狐假虎威（优） 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）