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1、基于用户行为的推荐系统设计与实现摘要随着互联网技术的迅速发展，互联网及网络用户的规模也止在不断扩大，它承载信息也越来越大，如何将用户可能会感兴趣的信息直接呈现给用户，是互联网发展中一个亟待解决的问题。推荐系统可以由此应运而生。目前最常用的推荐算法有基于内容过滤的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和混合推荐算法等。但是这些方法都有着各自的优缺点和使用的环境，因此应在不同的环境下选择相应的算法。个性化推荐是目前研究的比较多的技术。通过分析用户的行为H志，发现用户兴趣和行为之间的关系，在显示界面采取“推送”的方式，从大量的信息中过滤出
2、用户可能会感兴趣的信息，然后根据一定的算法将用户可能感兴趣的信息进行排序，最后在前台页面展示。本文将个性化推荐相关技术引入校园信息分享平台Share中，分析用户的历史搜索行为，协同过滤算法为基础，建立用户兴趣模型，找出用户的兴趣，然后在系统中抽取出用户可能感兴趣的信息，然后以一定的方式推荐给用户。本文主要工作如下：本文先对推荐领域的常用的算法、理论及相关技术进行了介绍，详细介绍了基于内容过滤、基于协同过滤、基于隐马尔可夫模型等算法和然后分析了他们各自的优缺点。同时还简要介绍了推荐系统的相关指标。基于信息分享平台Share系统的
3、用户行为特点，首先给岀了相关技术的定义,然后根据用户的搜索H志，根据一定的算法从中提取出用户行为序列，然后根据用户的行为序列找出临近用户中当前用户可能感兴趣的信息。并给出了行为相似性算法。根据用户行为序列对用户进行了建模。对项目的排序结合了用户协同等多方面因素的算法。最后以校园信息分享平台Share为背景，设计并实现了基于用户行为的推荐系统。对系统架构和系统主要模块进行了详细设计，并分析了主耍模块的具体功能。论文的最后对推荐系统进行了实验测试，通过分析实骑结果给出了系统的不足之处，并对系统的下一步工作进行了展望。关键词：推荐系
4、统，用户行为，系统日志，行为序列AbstractWiththerapiddevelopmentofInternettechnology,theInternetandnetworkusersareexpandingscale,itcarriesinformationismoreandmorelarge,Howtodirectlypresenttheinformationwhichtheusermightbeinterestedtotheuser,thisisaproblemtobesolvedwhentheInternetdev
5、eloping・Recommendationsystemcanthuscomeintobeing.Atpresentthemostcommonlyusedmethodsarebasedoncontentfilteringrecommendationalgorithm,basedoncollaborativefilteringrecommendationalgorithmandhybridrecommendationalgorithm,etc.However,thesemethodsallhavetheirownadvantag
6、esanddisadvantages,andtheuseoftheenvironment,sochoosecorrespondingalgorithmindifferentenvironmentalconditions・Personalizedrecommendationisonekindofemerginginformationfilteringtechnology.Itfoundthatdatafromtheuser'shistoricalbehavioroftheuser'sinterestinthepreference
7、s,withthemethodof"push”，theinformationofinteresttotheusertofilteroutlargeamountsofdata,andaccordingtothedegreeoftheinformationwhichtheuserinterested,accordingtoacertainwaytherelevantinformationpresentedtotheuser.Thispaperintroducespersonalizedrecommendationsrelatedt
8、echnologycampusinformationsharingplatformtoShare,andanalyzingtheuser'ssearchbehavior,extracttheuser'sinterestmodel,basedonusercollaborativ
