@基于用户兴趣的个性化信息检索方法

资 源 简 介

@基于用户兴趣的个性化信息检索方法

详 情 说 明

个性化信息检索方法通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，为用户提供定制化的搜索结果。核心思路是利用数据挖掘技术从用户的浏览记录、点击行为或搜索历史中提取兴趣特征，构建用户画像。

常见的实现方式包括基于内容的过滤和协同过滤。前者通过分析文档内容与用户兴趣的匹配度进行排序，后者则借鉴相似用户的行为模式进行推荐。在实际应用中，这两种方法常结合使用以提高准确率。

关键技术挑战包括冷启动问题、兴趣漂移处理以及实时性要求。随着深度学习的发展，一些系统开始采用神经网络对用户短期和长期兴趣进行建模，进一步提升了检索的精准度。