目前，个性化信息推荐系统总的来说可以分
为基于规则的和基于过滤的两种推荐系统。基于关联规则的个性化信息服务，主要
针对特定的站点组织结构，采用最大向前访问路径辅助内容事务方法。制定一系列
规则并利用这些规则为特定用户提供服务。利用规则来推荐信息依赖于规则的质量
和数量，基于规则的技术缺点是随着规则的数量增多，系统将变得越来难以管理。
基于过滤的个性化推荐服务分为基于内容过滤的推荐服务和基于协同过滤的推荐服
务。基于内容过滤是通过比较资源和用户信息描述文件，推荐与用户兴趣相似的资
源。基于协同过滤的推荐系统则是利用用户群的访问信息，通过用户群之间的相似
性进行内容推荐。
结合以上两类系统，为了能够为用户主动提供所需信息，个性化信息服务推荐
系统一般需要通过用户接口模块、需求信息模块、信息检索模块、用户分析模块、
信息过滤模块、信息推送模块 6 个功能模块来实现。
(1)用户接口模块：是用户与系统之间的接口。负责处理用户初次输入的用户
信息，并将它存储在用户信息库中；接收用户输入的认证信息，与用户信息库中的
个人认证信息比较，完成用户身份认证；处理用户的检索需求；将用户输入的兴
趣、爱好信息及用户对于推荐信息的评价提交给需求分析模块，接收信息推送模块
送来的信息，最终将其提交给用户。
(2)需求分析模块：是对用户接口模块送来的用户初始兴趣信息进行分析，建
立用户模型，并根据用户反馈修改用户模型。
(3)信息检索模块：是接收用户接口模块处理过的用户检索需求，检索本地数
据库和网络数据库，并将检索结果送到信息过滤模块，并将其存储到本地信息库
中。
(4)用户分析模块：是负责比较该用户模型与其它用户模型之间的相似度，找
出有相同或相似兴趣的其他用户，相互推荐信息，实现信息资源共享。
(5)信息过滤模块：是根据用户模型对信息检索模块返回的检索结果进行过滤
并将过滤的结果送到信息推荐模块；此外，如果用户分析模块找到了具有相同或相
似兴趣的用户，信息过滤模块也将这些用户的个性化信息传送到信息推荐模块。
(6)信息推荐模块：是负责实现主动信息服务，根据用户信息库中对于信息推
送的时间、数量等设置，将经过信息过滤模块过滤的信息推送到用户接口模块。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651520.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-651520.html
到了这里，关于个性化信息推荐系统体系结构的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
