1個性化是互聯網的未來趨勢現在，一個新的風潮即將到來，將再次改變互聯網：個性化革命。今天，我們生活在一個不斷被信息淹沒的世界。每天twitter上發出的信息超過90MB，每分鐘有34小時長的視頻傳到YouTube上，每個Facebook用戶平均擁有130個好友并且在一直增加，還有搜索結果中洪水般的內容以及傳統網站上每天成千上萬的文章，而這些內容很少與我們個人有關系。信息的蔓延擴散并不是個新現象。互聯網的信噪比是隨著信息組織技術與信息產生、傳播技術之間的戰爭波動的。他們的網絡：互聯網初期在互聯網出現初期，信息內容都是由專業人士創立和組織的。起初，信息只會出現在像AOL這種專業網站上。隨著互聯網的開放，Yahoo!很出色地創立了開放式網絡雅虎目錄。但是即便有開放目錄、像Google這樣的搜索引擎公司不斷地提供更好的方法去獲取我們感興趣的內容，信息過載仍然在無可防止地發生。通過了解網站之間相互鏈接的規那么，Google推出了一門新的科學來從問題本身尋求解決方案。這個方案現在表現的非常好，幾乎每個網站都在被SEO得趨向框架內的標準。我們的網絡：當今時代百20揉03舌年，勿由M達yS燥pa擾ce奧和Y似ou屋Tu課be鉗帶來像的用士戶提進供內古容沖策擊了叉主流宰的互罪聯網仗玩法始，同地時網柿絡上奴的信剃息量年開始煤急劇豈增加觸。掏“現蘋在每脖兩天具我們命創立泉的信餓息幾跟乎相尊當于啦20抖03旱年一糖年的維那么劈多〞懂，G積oo脅gl握e首飯席執軟行官怠Er輩ic妥S友ch泉mi盛dt充說。更搜索響引擎洪的目房的不蘭是為冤了有鄉效組把織社產會化姑和實預時數吼據。奧

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1個性化信息效勞的定義與特點

1.1個性化信息效勞的概念

個性化信息效勞是網絡信息效勞開展的重要方向，已經引起國內外許多專家學者的研究興趣，因而近兩年這方面的研究成果較多。但何謂個性化信息效勞？個性化信息效勞應包括哪些內容？如何實現個性化信息效勞等問題，現在還沒有統一的科學認識。所以在一些文獻里，又將個性化信息效勞稱之為個性化效勞、個性化定制效勞、個性化信息搜索效勞、個性化信息推薦效勞、個性化信息提醒效勞和個性化信息代理效勞等等。下面是一些具有一定代表性的觀點。

〔1〕個性化信息效勞是根據客戶的特性提供具有針對性的信息內容和系統功能[1]。

〔2〕個性化信息效勞就是將用戶感興趣的信息主動提交給用戶[2]。

〔3〕個性化信息效勞是基于信息用戶的信息使用行為、習慣、偏好和特點，來向用戶提供滿足其各種個性化需求的一種效勞[3]。

〔4〕所謂個性化信息效勞，是指能夠滿足用戶的個人信息需求的一種效勞，在某一特定的網上功能和效勞方式中，自己設定網上信息來源方式、表現形式、特定網上功能及其它網上效勞方式等，而主動地向用戶提供可能需要的信息效勞[4]。

〔5〕所謂個性化信息效勞，首先它應該是一種能滿足用戶的個體信息需求的效勞，即根據用戶提出的明確要求，或通過對用戶個性、習慣的分析而主動向用戶提供其可能需要的信息和效勞；其次它應該是一種培養個性，引導信息需求的效勞，以此促進信息業的多樣化和多元化開展〞[5]。

〔6〕個性化信息代理就是一個能夠理解用戶真正需求的智能Agent。所謂個性是指Agent行為中所表現的一致的、穩定的、可信的、典型的特征和態度集；個性可以表示為有序的目標集和對于目標的規劃的偏好程度[6]。

筆者認為，個性化信息效勞，就是針對不同用戶采用不同的效勞策略和方式，提供不同的信息內容的效勞。

1.2個性化信息效勞的特點

綜上所述，個性化信息效勞的根本就是尊重用戶〔或者說以用戶為中心〕，研究用戶的行為、興趣、愛好和習慣，為用戶搜索、組織、選擇、推薦更具針對性的信息效勞。通過對個性化信息效勞特點的了解和掌握，可以使我們的效勞更具針對性，從而提高用戶對信息效勞的滿意度。具體地說，個性化信息效勞具有以下特點：

〔1〕以用戶為中心。所有的效勞必須以方便用戶、滿足用戶需求為前提。

〔2〕允許用戶充分表達個性化需求，能夠對用戶需求行為進行挖掘。信息效勞的系統不僅要提供友好界面，而且要方便用戶交互，方便用戶描述自己的需求，方便用戶反應對效勞結果的評價。要能夠了解用戶的個人需求、習慣、愛好和興趣，為其提供“量身定制〞的個性化信息效勞。

〔3〕效勞方式更加靈活、多樣。不僅要為用戶提供更加準確的信息，而且還要能夠按照用戶指定的方式進行效勞，如滿足用戶對信息的顯示方式、提供結果的方式〔紙質、電子版、網絡版、電子郵件等〕的要求，對效勞時間的要求，對效勞地點的要求等。

〔4〕能夠主動將用戶所需信息推送給用戶。

2個性化信息效勞的類型

在個性化信息效勞系統中，用戶可以根據自己的需要，選擇不同的信息資源；依據自己的習慣，指定信息的顯示方式，如對信息檢索結果的不同的元數據排序。對于一般用戶可能更關心需求的主題，希望將論文的題名放在顯著的位置，而對于一個專家，他可能更關注學科內某些專家的研究成果，希望將著者姓名放在最顯著的位置等等。就現階段的環境條件而言，個性化信息效勞至少應包括個性化內容定制效勞、個性化信息檢索定制效勞、個性化界面定制效勞和個性化信息推薦效勞四個方面。

2.1個性化內容定制效勞

個性化定制效勞是有效獲取用戶需求信息的方法之一。它通過用戶定制獲取用戶的個性化信息，從而理解用戶的需求，為用戶提供更為準確的信息效勞，提高用戶的滿意度。同時通過與用戶的直接或間接的溝通，改善與用戶的關系，增加用戶的忠誠度[7]。

在個性化內容定制效勞中，用戶可以根據自己的興趣和需求定制信息。定制的內容包括信息資源、界面和效勞等等。個性化信息定制效勞系統通常提供一些信息資源，讓用戶選擇〔定制〕。例如在數字圖書館中，人們可以選擇數據庫資源、電子期刊、電子圖書、相關網站、學科導航、搜索引擎等等。也有一些系統讓用戶指定資源地址，系統提供有關的更新通知等效勞〔這是一種簡單的主動信息效勞方式，系統能夠及時主動將有關資源的更新信息推送給用戶，提醒用戶及時利用〕。

另外，如平安與隱私保護也是個性化信息定制效勞中需要注意的重要問題。平安包括用戶私人信息的平安和系統管理的平安。隱私保護也是用戶關心的問題，一旦用戶的個人信息被泄露，用戶就會失去對我們的信任，而遠離我們的效勞，隱私保護需要制定完善的隱私保護政策，提供隱私政策公示，并提供用戶隱私公開的工具和運用保證隱私不外泄的保護技術等。

2.2個性化信息檢索定制效勞

在數據庫檢索或網上信息的查詢中，不同的用戶由于其擁有的檢索知識和所處的領域不同，往往其習慣也不同。初學者一般習慣用簡單檢索，專業人員習慣用高級檢索。另外，不同用戶可能用不同的詞匯表達同一專業概念，不同用戶對檢索結果的選取原那么和排序方法也可能不同。諸如此類，正是用戶個性化的顯著表現。因此，檢索定制需要充分支持用戶在檢索策略、檢索方法和檢索結果處理上的個性化。根據初步分析，檢索定制可包括[8]：

〔1〕個人檢索模板定制。用戶可根據個人需要對所需信息的專業〔用分類號或主題詞、關鍵詞確認〕、應用目的〔用文獻類型區別，例如期刊論文、專利、會議文獻等〕、深度、語言、地域、數量、時域等進行定制，從而內在地表達自己相對穩定的檢索限制條件。用戶在每次檢索時也可以選擇“屏蔽〞〔Over

write〕模板條件，靈活表達特殊要求。

〔2〕檢索工具定制〔選擇數據庫檢索系統和搜索引擎〕。已納入資源定制。

〔3〕檢索式表示方式定制；用戶可自定義默認檢索方式是簡單或復雜方式，自定義布爾檢索式中“與〞、“或〞、“非〞的表示符號，系統還可為用戶記錄最近的特定數量的檢索式，供用戶選擇使用。

〔4〕個人詞表定制。可寫入用戶自定義的常用詞匯的自定義標準詞、通用限制詞〔檢索時對所有檢索式均加上此檢索詞〕、特殊限制詞〔對某一個或幾個詞使用的限制詞〕、以及同義詞和近義詞；當該用戶使用這些常用詞匯時，系統可根據個人詞表調用相應詞匯優化檢索，或彈出相應詞匯供用戶選擇使用。

〔5〕檢索結果處理定制。可對檢索結果的相關度計算標準、輸出格式、排序方式、重復記錄整合方式、分類組織、下載格式、傳送地址等進行定制。

〔6〕檢索歷史分析定制。用戶可要求系統動態追蹤其檢索過程，提取最常用的檢索詞和檢索式，最經常選擇的數據庫、期刊、網站等資源，最經常排除的資源，相近用戶最常用的檢索詞、檢索式、數據庫、期刊及網站等〔但必須掩蔽“相近用戶〞實際身份〕。當然，這種追蹤必須事先得到用戶的授權〔包括是否同意作為“相近用戶〞被分析的授權〕，同時必須平安地保護這些歷史數據，這些歷史數據可用來自動修改用戶的有關定制信息〔例如定題選報記錄〕。

2.3個性化界面定制效勞

個性化界面定制效勞是讓用戶根據自己的愛好選擇桌面的顯示方式，它包括界面的結構布局，顯示顏色和顯示內容的排列方式等。例如在一些網站中，讓用戶輸入自己的個人信息，然后生成“我的主頁〞，“我的搜索引擎〞，“我的圖書館〞等等這類效勞都屬于個性化界面定制效勞。

2.4個性化信息推薦效勞

通過網絡信息的挖掘，了解用戶的需求和興趣，為用戶提供個性化的實時信息推薦效勞，也是因特網效勞的一個開展方向。面向單個用戶的實時個性化推薦效勞有4種方法[9]：

〔1〕在Cache內的協作推薦。

〔2〕利用聚類方法實現實時個性化推薦。

〔3〕利用分類方法實現實時個性化推薦。

〔4〕利用協作推薦的方法實現實時個性化推薦。

3

用戶個性化需求的獲取方法

對用戶需求、興趣、愛好的了解和獲取是個性化信息效勞具備針對性的關鍵，而對用戶網絡信息需求的分析、獲取和管理是保證個性化信息效勞實施的根底。對用戶需求的獲取。目前主要有兩大類方法：一類是通過人機交互模式獲取用戶的信息需求。這類方法的優點是可以準確地獲得用戶的需求信息，也是目前絕大多數檢索系統所采用的方法。缺點是主動性差。對于以信息拉取技術為核心的信息效勞系統，系統一般提供一個與用戶進行實時交互的檢索界面，讓用戶表達需求。對于以信息推送技術為核心的信息效勞系統，系統會提供應用戶一個表達信息需求的定制表單。用戶可以十分詳細地填寫自己的個性化需求信息。另一類是通過對用戶訪問記錄的挖掘，獲取用戶的需求、興趣和愛好等。這種方法的主動性強，一般用于個性化主動信息服分系統中，對用戶需求行為的挖掘，目前有三種方法：一是通過Cookie

logs挖掘；二是通過Bookmark進行網絡信息過濾；三是利用智能Agent跟蹤用戶信息行為。

3.1用戶訪問記錄的挖掘

網絡用戶訪問記錄的挖掘主要是從Web的訪問記錄中抽取具有意義的模式。Web中的每個效勞器都保存了用戶的訪問日志〔Web

access

log〕等記錄，保存了有關用戶訪問和交互的信息。分析這些數據可以用來了解用戶的需求行為，為用戶提供個性化的效勞。目前Web使用記錄挖掘技術和工具可以分為兩大類：訪問模式的追蹤和個性化的使用記錄的追蹤。一般的訪問模式追蹤通過分析使用記錄來了解用戶的訪問模式和傾向，以改良站點的組織結構；而個性化的使用記錄追蹤那么傾向于分析個別用戶的偏好，其目的是根據不同用戶的訪問模式，為用戶提供個性化的定制效勞[10]。

用戶訪問挖掘針對用戶對Web的訪問記錄，利用路徑分析、分類聚類、關聯規那么和序列模式的發現等方法進行分析，尋找其中蘊涵的用戶知識和模式。Web訪問信息挖掘的數據對象主要是日志數據。當用戶訪問Web效勞器時，效勞器方將會產生三種類型的日志文件：Server

logs，Error

logs和Cookie

logs，記錄用戶的訪問情況[11]。

Cookie是由互聯網效勞器產生的記號并由客戶端持有，用于識別用戶和用戶的會話。通過Cookie分析，獲取用戶個性化需求、興趣和愛好，目前還是一種較為有效的方法。但由于Cookie存儲在客戶計算機上，使用中會由于各種原因導致Cookie內容失真，因而通過對Cookie的挖掘獲取用戶的個性化需求，也有一定的局限性。

3.2利用Bookmark〔書簽〕獲取用戶的個性化需求

當用戶在因特網上用瀏覽器瀏覽主頁時，經常會遇到自己需要的和喜歡的站點和主頁，只要點一下瀏覽器的Bookmark菜單，就能將當前的站點存入Bookmark中。下次訪問時，只要從Bookmark中取出即可使用。用戶可以對Bookmark進行多級管理，不同的目錄反映用戶不同的興趣，這給對用戶需求的分析提供了依據。

利用用戶在瀏覽器上存儲的Bookmark獲得用戶信息需求是一種有效的方法。在Bookmark中存儲的信息往往是用戶最關心的，需要記錄下來以便以后再讀。Bookmark結構化的信息存儲更能夠確切地表達用戶需求。我們可以利用用戶對文章的評價來表達用戶的信息需求。對存入Bookmark的某一推薦目錄的文章，可以認為是用戶喜歡的文章，作為學習中的正例；在其他目錄的文章，或是經過推薦沒有被選中的文章將作為學習的反例。根據向量空間法將正反例表示成向量，就可以利用機器學習的方法對新文章進行推薦[12]。

利用Bookmark進行信息過濾有很多優勢。用戶可以導入自己已有的Bookmark文件或直接在瀏覽網絡時通過客戶端軟件參加的新書簽，并且可以對其進行各種編輯操作。用戶可以明確地對文章的內容與自己的需求是否一致作出評價，通過反應信息將使信息推薦更為準確。用戶可以靈活地設置推薦的范圍，系統對用戶信息的推薦信息直接并入Bookmark結構中，完全符合用戶的習慣。另外，系統使瀏覽器的Bookmark功能實現網絡化，即利用網絡效勞器存儲用戶的Bookmark信息，這樣，可以使用戶在任何地方、各種平臺上擁有一致的Bookmark信息。

3.3利用智能Agent獲取用戶個性化需求

監視用戶的信息查詢過程的方法能自動獲得用戶的信息需求。其方法是在用戶的終端上運行一個監視的信息代理〔agent〕。信息代理將用戶在web瀏覽時的相關信息不斷傳送給遠端的效勞器.效勞器將信息進行整理、組織，并從中分析出用戶的信息偏好。

4個性化信息效勞模型的構建

要實現個性化信息效勞，系統必須具備兩方面的能力：一是構建個性化信息Agent模型，即將個性化信息從全局信息空間中別離出來；二是構建用戶Agent模型，即跟蹤用戶行為，學習、記憶用戶興趣，通過描述用戶的興趣特征來建立個性化用戶模型。此外，還需要有功能強大的網絡信息搜索能力和友好的用戶界面，這既是構建信息Agent和用戶Agent的根底，也是實現個性化信息效勞的保障。

4.1個性化信息模型的構建方法

信息Agent具有多種特性，從不同的特性角度出發，可以用不同的方法來構建個性化信息模型。這里主要介紹三種常用的方法[13]。

〔1〕信息Agent的自主學習方法。個性化效勞的對象是一個個具體的用戶，因而建立個性化信息模型時，信息Agent必須對用戶感興趣的信息類型有所了解，并以此作為信息模型構建的基準，通過不斷的學習積累形成一個有規模的模型。信息Agem可以直接探求用戶的信息興趣和愛好，也可以從用戶信息檢索和利用行為中提取這個基準，然后由Agent執行一定的算法，將這些信息轉化為知識存入用戶信息模型中。信息Agent有兩種不同的學習方法：一是關鍵詞學習。這種學習方法是首先對搜索來的信息進行處理，將信息中的關鍵詞按出現頻率、出現位置提取出來，根據關鍵詞的頻率來確定唯一表征信息體的關鍵詞，將具有相同表征關鍵詞的信息聚類，并存入相應的個性化信息模型中。采用關鍵詞學習方法提高了建立多個個性化信息模型的效率。二是字典學習。這是一種對相似概念的學習。在這種學習方法中，信息Agent為個性化信息模型提供的每個基準關鍵詞創立一個字典，字典根據關鍵詞的權值來確定其權限：搜索權和學習權。一個信息單元是否被學習首先得看其關鍵詞的權值是否到達搜索權所規定的權值，否那么首輪即被模型所淘汰。即使是過了搜索關，也只有當關鍵字的權值到達學習權時，該關鍵字才能被納入字典用來表征個性化信息模型。信息Agent通過不斷的學習，并在學習中修改字典，最終可得到一個關鍵字的相對穩定的字典。

〔2〕信息過濾的方法，信息過濾系統是根據用戶的信息需求對動態信息流進行過濾，把滿足用戶需求的信息傳送給用戶，可以提高獲取信息的效率。信息過濾也是構建個性化信息模型的有效方法，它根據一定的標準將那些不相關的信息濾掉，僅保存與用戶需求相關的信息。信息Agent根據自己的關鍵詞域，提取幾個權重比擬大的關鍵詞作為過濾的標準〔E-profile〕，每個E-profile描述著一個方面的信息需求。E-profile是否標準.可在實踐中被檢驗：那些對信息需求描述不準確的E-profile個體在競爭中將被淘汰。反之那么形成越來越大的規模，構成一個內容充實的個性化信息模型。常用的信息過濾方法有兩種：基于臺關鍵烘詞向稱量的反過濾諒方法魯和基牽于文迅獻集橫的信蟲息過弦濾方朝法。泄基于醋關鍵辣詞向侮量的列信息匆過濾駛方法適是一昨種相宣似過且濾方套法。系其思瓶想是絹比擬付表征息信息恢單元例的關竹鍵詞打與信蟲息A困ge么nt島給出泛標準臣關鍵古詞之扶間的擠相似響性，僚只有霸當相耗似性許到達隙一定肺的度葉，該重信息務單元樹才被史保存冶下來敗。確家立關像鍵詞英的相遺似度新是這難種過涼濾方終法的石核心屈。在奇此我慮們將蛛信息抽單元恭的關貍鍵詞陣與標腿準關換鍵詞蛋都看殿作向蓋量，咽其相鐵似度指就是埋這兩款個向佛量夾薪角的掙余弦耽值。

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