1) study of user interesting
用户兴趣特征的学习
1.
Such as the information display of personal information, the study of user interesting, and so on.
本文研究了图书管理中的个性化服务的技术问题 ,如个性化检索信息表示、用户兴趣特征的学习等。
2) user interest feature
用户兴趣特征
1.
Intelligent search engine oriented user interest features were mined through direct and feedback study,and an interest feature-related database was established.
提出了通过用户兴趣特征增量算法自动修改用户的兴趣特征权值。
3) user profile learning
用户兴趣学习
1.
The key technologies: feature representation, user profile learning, and pro gram recommendation technology, were described in detail.
对电视节目个性化技术的多个方面进行了研究 ,包括电视节目个性化的体系结构 ,实现电视节目个性化的关键技术 :特征表示、用户兴趣学习和节目推荐 ,以及电视节目个性化系统的性能评价机制 ,并展望进一步的研究工作 。
4) user profile
用户兴趣
1.
Personalized scheduling algorithm based on user profile for meta search engine;
元搜索引擎中基于用户兴趣的个性化调度模型
2.
This paper combines document concept set with semantic concept hierarchy tree which has been defined in adance to establish each branch s standardization expression in the concept hierarchy tree through machine learning,and excavates the theme semantic concept set in document,and maps the concept to concept hierarchy tree to establish the user profile model.
从抽取概念集合出发,结合预先定义的语义概念层次树,通过机器学习建立概念层次树中各分枝的规范化表示,挖掘蕴藏在文档中的主题语义概念集合,并将概念映射到概念层次树中,从而建立用户兴趣模型。
3.
By mining the user profile in client computer,then combining user profile and traditional LCA,the method could resolve the defect of LCA.
该方法通过设计一种客户端的用户兴趣挖掘模型,同时将用户兴趣模型与局部上下文分析方法相结合,克服了局部上下文分析的缺陷。
5) user interest
用户兴趣
1.
Information based on user interest model of personalized service system
基于用户兴趣模型的信息个性化服务系统的研究
2.
This paper combines user interest model and Web service discovery,puts forward a model which can satisfy users individuation requirement.
该文考虑把用户兴趣模型与Web服务发现相结合,提出基于用户兴趣模型的Web服务发现系统模型,满足人们在服务查询时的个性化需求。
3.
An improved method which can be used to transfer Viewingtime into user interest level nonlinearly.
本文提出了一种将用户的浏览时间转化为用户兴趣度的非线性转换方法,然后将其应用到基于遗传算法的用户兴趣建模中获取用户兴趣向量。
6) users interests
用户兴趣
1.
During the course of searching, It integrates users interests by using agent technology.
在实践过程中，为了体现“个性化”，本系统建立了用户模型，用来记录、管理用户信息，并给出了用户兴趣学习与用户兴趣判断算法及用户主要信。
2.
Then,the problem of acquiring users interests,storage method of users interests,personal search model based on vector space and realization of personal history records are solved.
通过在普通搜索引擎上增加个性分析引擎,本文给出了一种能够根据用户必趣返回不同搜索结果的个性化搜索引擎系统,具体解决了用户兴趣记录获取、用户兴趣记录的存储器、基于向量空间的个性化模型和用户历史访问记录的实现方案。
补充资料：学习兴趣
指一个人对学习的一种积极的认识倾向与情绪状态。学生对某一学科有兴趣，就会持续地专心致志地钻研它，从而提高学习效果。从对学习的促进来说，兴趣可以成为学习的原因；从由于学习产生新的兴趣和提高原有兴趣来看，兴趣又是在学习活动中产生的，可以作为学习的结果。所以，学习兴趣既是学习的原因，又是学习的结果。
学习兴趣大体上可以分为直接学习兴趣与间接学习兴趣两种。前者是由所学材料或学习活动──学习过程本身直接引起的。后者是由学习活动的结果引起的。间接学习兴趣具有明显的自觉性。当一个人意识到学习的社会意义或与自己的关系时，学习兴趣就随之产生。例如，为了集体的利益，意识到学习的目的或任务，因而支配自己去坚持学习。或者为了得到父母、教师的赞赏，同学、朋友的尊重，在考试中得到好分数，在竞赛中取得胜利等等，也能引起学生对学习的兴趣。
直接学习兴趣与间接学习兴趣常常是融合在一起的，即既有直接学习兴趣的成分，又有间接学习兴趣的成分，其中，或以直接学习兴趣为主，或以间接学习兴趣为主，或两者难分主次。开始时对学习的间接兴趣，在学习过程中很有可能逐渐转化为直接兴趣。而对学习的直接兴趣，若无特殊情况，大多能长期持续下去，并且愈来愈浓厚。实践表明对学习的直接兴趣是提高学习质量最有利的因素。
学习兴趣的产生与教学有密切的关系。学生学习兴趣的培养,主要在教师使学习活动有兴趣,其方法为：①加强教材的趣味性、系统性、科学性。有趣的、能逐步掌握的、可获得科学知识的教材，肯定能引起学生的学习兴趣。②提高教学水平。太易太难的教材与提问都不足以激起学生的兴趣。使学生不断获得新知识，并能将其成功地运用于实际，及时得到强化。这样的教学过程，学生就会觉得饶有兴味，学习兴趣就会日益浓厚。③了解学生已有的兴趣。新的学习兴趣很少凭空出现，它多半是已有兴趣的衍生物，因此，搞清学生已有的学习兴趣，就有了扩展和提高其学习兴趣的基础。④帮助学生认识学习某一学科（或材料）的社会意义及其与个人的关系。
"奖优"和"竞赛"虽也能激发学生的学习兴趣，但这些方法如运用不当，则流弊较多，因此要慎重对待。
学习兴趣大体上可以分为直接学习兴趣与间接学习兴趣两种。前者是由所学材料或学习活动──学习过程本身直接引起的。后者是由学习活动的结果引起的。间接学习兴趣具有明显的自觉性。当一个人意识到学习的社会意义或与自己的关系时，学习兴趣就随之产生。例如，为了集体的利益，意识到学习的目的或任务，因而支配自己去坚持学习。或者为了得到父母、教师的赞赏，同学、朋友的尊重，在考试中得到好分数，在竞赛中取得胜利等等，也能引起学生对学习的兴趣。
直接学习兴趣与间接学习兴趣常常是融合在一起的，即既有直接学习兴趣的成分，又有间接学习兴趣的成分，其中，或以直接学习兴趣为主，或以间接学习兴趣为主，或两者难分主次。开始时对学习的间接兴趣，在学习过程中很有可能逐渐转化为直接兴趣。而对学习的直接兴趣，若无特殊情况，大多能长期持续下去，并且愈来愈浓厚。实践表明对学习的直接兴趣是提高学习质量最有利的因素。
学习兴趣的产生与教学有密切的关系。学生学习兴趣的培养,主要在教师使学习活动有兴趣,其方法为：①加强教材的趣味性、系统性、科学性。有趣的、能逐步掌握的、可获得科学知识的教材，肯定能引起学生的学习兴趣。②提高教学水平。太易太难的教材与提问都不足以激起学生的兴趣。使学生不断获得新知识，并能将其成功地运用于实际，及时得到强化。这样的教学过程，学生就会觉得饶有兴味，学习兴趣就会日益浓厚。③了解学生已有的兴趣。新的学习兴趣很少凭空出现，它多半是已有兴趣的衍生物，因此，搞清学生已有的学习兴趣，就有了扩展和提高其学习兴趣的基础。④帮助学生认识学习某一学科（或材料）的社会意义及其与个人的关系。
"奖优"和"竞赛"虽也能激发学生的学习兴趣，但这些方法如运用不当，则流弊较多，因此要慎重对待。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条