基于用户分类与行为分析的旅游类智慧型搜索用户模型的研究

作     者：孟凡亮 

作者单位：北京大学 

学位级别：硕士

导师姓名：俞敬松;俞士汶

授予年度：2010年

学科分类：12[管理学] 120203[管理学-旅游管理] 1202[管理学-工商管理] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：旅游行业 电子商务 信息检索 个性化 用户模型 

摘      要：由于“信息过载和“信息迷向现象的出现,旅游电子商务遇到了新的挑战。本文通过对旅游行业用户需求以及搜索引擎个性化推荐方法及相关技术的研究,设计了基于人群分类和用户行为分析的旅游类智慧型搜索用户模型。\n 本文的主要贡献是:\n 1)根据旅游行业的特殊性,提出了根据用户的旅游综合目的来区分用户群的方法,根据人群的划分,可以为用户挖掘和推荐潜在的需求和信息,实现了信息的相关性和兴趣关联性的融合;\n 2)设计了基于用户、长期兴趣、短期兴趣的用户模型,可以持续的跟踪用户兴趣的变化,并根据用户兴趣的变化调整兴趣和网页类型的权值,实现了贴身化设计的出发点;\n 通过实验,我们针对旅游行业进行兴趣点聚类,得到1863个旅游行业类别,为用户长期兴趣的选择提供辅助;我们为旅游行业用户的每一个长期兴趣分配68个关键词容量,用于跟踪记录用户的短期兴趣变迁;通过用户平均置换关键词次数和用户平均满意度的对比评测,我们选择了时钟算法和NFU算法作为关键词置换算法;通过同类产品对比评测,我们基于用户分类和行为分析的方法,可以在消耗时间、信息有用性比例上得到改善。根据用户的兴趣和特点,对信息资源进行收集、整理和分类,向用户提供和推荐符合其兴趣偏好或需求的信息或服务。